Previsão do Ibovespa utilizando IA (TimeGPT) + Python

Historicamente, métodos estatísticos como ARIMA, ETS, MSTL, Theta e CES têm sido confiavelmente empregados em diversos domínios. Na última década, modelos de aprendizado de máquina como XGBoost e LightGBM ganharam popularidade. Agora, podemos entrar em uma nova fase na era da previsão: o uso da IA Generativa para a previsão de séries temporais. Neste exercício, demonstramos de forma introdutória o TimeGPT e criamos um exemplo usando o Ibovespa.

Previsão do Ibovespa com Chain-of-Thought + 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.

Estimando o Hiato do Produto do Brasil usando a linguagem R

Este exercício estima o Hiato do Produto do Brasil utilizando quatro métodos univariados distintos. Para lidar com o problema de fim de amostra causado por filtros univariados, incorporamos previsões do PIB provenientes de agentes econômicos e projeções simples, estendendo a série temporal além da amostra original. Todo o processo de coleta, tratamento, estimação e visualização dos hiatos foi realizado na linguagem de programação R.

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