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.
Previsão do desemprego do EUA utilizando skforecast no Python
Neste exercício, exploramos como o framework da biblioteca `skforecast` do Python pode ser extremamente útil para a previsão de séries temporais econômicas, utilizando como exemplo as variações no desemprego dos EUA ao longo de um horizonte de 1 ano.
Volatilidade do Ibovespa: GARCH vs. ML
Uma importante medida em finanças é o risco associado a um ativo, e a volatilidade é talvez a medida de risco mais amplamente utilizada. Dentre as várias técnicas disponíveis para estimar a volatilidade, as técnicas de Aprendizado de Máquina têm se mostrado bastante eficazes em comparação com os métodos convencionais. Neste contexto, analisamos a previsão da volatilidade do Ibovespa utilizando métodos GARCH, SVR (Support Vector Regression) e Redes Neurais, com o Python como ferramenta de análise.
Criando estratégias de investimento com IA no Python
Imagine ter a capacidade de pedir à inteligência artificial para criar uma estratégia de investimento baseada em indicadores técnicos ou regras específicas. Com o tempo sendo um recurso valioso, nem sempre é possível desenvolver um código por conta própria. Vamos mostrar como a IA, junto com Python, pode facilitar a criação de estratégias de investimento.
Análise de Tendência de Mercado com IA usando Python
Você está analisando o mercado acionário e se concentrando nos preços de uma ação específica. Ao longo dos dias, percebe uma mudança na trajetória dos preços e deseja entender o que está acontecendo por meio de notícias. Como automatizar esse processo de forma eficiente usando IA? Neste exercício, mostramos como utilizar o Python para essa tarefa.
