Como calcular a volatilidade implícita e as gregas no R
Como calcular a volatilidade implícita e as gregas das opções da VALE na B3 usando R. O tutorial mostra o método passo a passo — coletar os dados da bolsa, separar calls e puts, buscar a curva de juros e inverter Black-Scholes — e lê o smile de volatilidade que sai dos dados.
Como Criar um Dashboard de Análise de Sentimento Financeiro com IA e Python
Aprenda a construir um AI Assistant em Python utilizando o framework Shiny e a API do Google Gemini 2.5 Flash. Este tutorial passo a passo demonstra como automatizar a leitura de PDFs de resultados financeiros de empresas, extraindo índices de sentimento, perspectivas futuras e resumos executivos diretamente para um dashboard interativo.
Salário no CAGED com Python: admitidos ganham menos que demitidos?
Quem entra num emprego formal no Brasil ganha, na média, menos do que quem sai. Com os microdados do Novo CAGED e Python, este tutorial mostra como medir o gap salarial entre admitidos e demitidos: coleta dos dados, deflacionamento pelo INPC e ajuste sazonal com o X-13ARIMA-SEATS.
Como calcular o Custo Unitário do Trabalho no Python
Tutorial de como calcular o Custo Unitário do Trabalho (CUT) do Brasil no Python: coleta das tabelas do IBGE (PIB e PNAD Contínua), ajuste sazonal com X-13ARIMA-SEATS e decomposição da variação trimestral entre salário real e produtividade.
Previsão do Câmbio através da Linguagem Python
Mostramos como a linguagem de programação Python pode ser utilizada para projetar variáveis macroeconômicas como o Câmbio (BRL/USD) por meio de um pipeline completo e reproduzível. O processo abrange desde a coleta e o tratamento dos dados até a modelagem e geração de previsões, combinando métodos estatísticos, técnicas de machine learning e ferramentas de inteligência artificial para apoiar a análise econômica e a tomada de decisão.
