Previsão do Ibovespa com IA Generativa e Python
Realizar previsões de séries financeiras é uma tarefa inglória. Ainda mais quando utiliza-se uma variável tão errática quanto um índice de mercado. Mas, e se ao invés de utilizarmos modelos já conhecidos, fazermos o uso da IA Generativa? Neste exercício usamos Gemini, Python e técnicas de Engenharia de Prompt e Árvore de Pensamento para prever o Ibovespa.
Modelagem preditiva de séries temporais hierárquicas no Python
A previsão de séries temporais hierárquicas é uma técnica para analisar e prever dados que se estruturam em diferentes níveis de granularidade. Neste artigo, vamos mergulhar no mundo da modelagem preditiva de séries temporais hierárquicas utilizando Python, explorando os conceitos, métodos e aplicações práticas dessa técnica usando o Python.
Analisando Demonstrações Contábeis com IA no Python
Neste post, vamos explorar como utilizar o modelo de linguagem Gemini da Google para analisar demonstrações contábeis da Petrobras (PETR4.SA) e extrair informações relevantes para tomada de decisão. Através de um código Python, vamos obter dados, conectar com o Gemini e gerar resumos sobre as contas das demonstrações e perspectivas futuras sobre as finanças da empresa.
Volatilidade do bitcoin: HAR vs. aprendizado de máquina no Python
Neste exercício mostramos como realizar a previsão da Volatilidade do Bitcoin em USD através do modelo HAR. Realizamos uma comparação da especificação proposta dos modelos tipo HAR type utilizando modelos de machine learning. O procedimento de coleta, tratamento e modelagem é realizado através do Python.
Interpretabilidade em Modelos de Machine Learning no Python
Como explicar modelos de previsão de séries temporais econômicas utilizando métodos de Machine Learning? Neste exercício, demonstraremos alguns métodos úteis para avaliar os parâmetros dos preditores em tais modelos. Para isso, utilizaremos o framework da biblioteca Skforecast em Python.
