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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados

Como usar automação com Python e IA na análise de ações

No cenário atual, profissionais de finanças buscam formas mais rápidas, eficientes e precisas para analisar dados e tomar decisões. Uma das grandes revoluções para isso é o uso combinado de Python, automação e modelos de linguagem grande (LLMs), como o Google Gemini. O dashboard que criamos é um ótimo exemplo prático dessa integração, reunindo dados, cálculos, visualizações e análise textual em um único ambiente.

Análise de ações com IA - um guia inicial

Neste artigo, você vai aprender a integrar IA na análise de ações de forma automatizada utilizando Python. Ao final, você terá um pipeline completo capaz de coletar dados de mercado, gerar gráficos, elaborar relatórios com linguagem natural.

Quais são as ferramentas de IA?

Um aspecto crucial dos Agentes de IA é a sua capacidade de tomar ações, que acontecem por meio do uso de Ferramentas (Tools). Neste artigo, vamos aprender o que são Tools, como defini-las de forma eficaz e como integrá-las ao seu Agente por meio da System Prompt. Ao fornecer as Tools certas para o seu Agente — e ao descrever claramente como essas Tools funcionam — você pode aumentar drasticamente o que sua IA é capaz de realizar.

Otimizando um Portfólio de Investimentos com Machine Learning

A construção de portfólio ótimo refere-se ao processo de alocar eficientemente capital entre um conjunto predefinido de ativos ou títulos. O campo da construção de portfólio tem sido extensivamente estudado por acadêmicos e profissionais desde a década de 1950, quando Markowitz introduziu sua inovadora abordagem de média-variância para a construção de portfólio. Diante disso, podemos melhorar o processo de alocação de peso de um investimento em um portfólio através do Aprendizado não supervisionado com a aplicação do Hierarchical Risk Parity (HRP). Neste exercício, realizamos uma introdução ao método e mostramos os resultados de um exemplo criado através do Python.

Como usar IA + Python para o Mercado Financeiro?

Neste post, mostramos como a Inteligência Artificial, aliada à linguagem Python, está revolucionando o mercado financeiro. Exploramos as principais áreas onde essa tecnologia pode ser aplicada — como gestão de carteiras, análise de demonstrações contábeis, estratégias quantitativas, trading e análise macroeconômica — com foco em aplicações práticas e exemplos voltados para o contexto brasileiro.

Como otimizar um portfólio de investimentos no Python?

Este post apresenta, de forma prática e didática, como aplicar o modelo de otimização de carteiras de Markowitz utilizando Python. A partir de dados reais de ações brasileiras, mostramos como calcular retornos, medir riscos e encontrar a combinação ótima de ativos com base nas preferências de risco do investidor. Utilizamos a biblioteca Riskfolio-Lib para estruturar a análise e gerar gráficos como o conjunto de oportunidades e a fronteira eficiente.

O que são SLMs?

Assim como os LLMs, os Small Language Models (SLMs) são Modelos de Linguagem baseados em IA em versões mais compactas, projetados para funcionar com menos recursos computacionais, menor latência e maior privacidade. Neste exercício mostramos como usar estes modelos usando API’s ou localmente através do Python.

Como calcular retornos históricos de ações no Python?

Este artigo tem como objetivo fornecer uma visão abrangente sobre como calcular medidas de retorno histórico e risco no contexto de investimentos e ações, utilizando a linguagem de programação Python como ferramenta.

Como avaliar a relação de risco-retorno de ações no Python

Neste tutorial apresentamos o conceito de risco-retorno para a avaliação de ações, tomando como ferramenta de análise a linguagem Python.

O que são LLMs?

Anteriormente, aprendemos que cada Agente precisa de um Modelo de IA em seu núcleo, e que os LLMs são o tipo mais comum de modelos de IA para esse propósito. Agora, vamos aprender o que são LLMs e como eles impulsionam os Agentes. Esta seção oferece uma explicação técnica concisa sobre o uso de LLMs.