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

Os pedidos de RJ podem ser um termômetro para a atividade econômica do país. Usando dados do Serasa e a linguagem Python, podemos avaliar, a nível de setor, se há mais empresas no Brasil em apuros ou não.
Toda e qualquer economia de mercado deve ter algum contato, menor ou maior, a depender de diversos fatores, com o resto do mundo. Convencionou-se, nesse contexto, a designar como setor externo a área da análise de conjuntura onde são compiladas e analisadas as transações comerciais e financeiras que são feitas entre residentes e não residentes de um determinado país. Neste artigo mostramos rotinas simples para analisar dados de taxa de câmbio e do balanço de pagamentos usando Python.
Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa os resultados financeiros de empresas brasileiras usando o Python + Shiny.
Nesta postagem, ensinamos a como criar um chatbot interativo utilizando o Shiny Python. Veremos os principais conceitos sobre o módulo Chat do Shiny e como integrá-lo a modelos de IA generativa, como Gemini, para criar um chatbot funcional em poucos passos.
Obter dados de empresas, estabelecimentos, CNAES, sócios e muito mais de forma aumatizada é possível com ferramentas como o Python. Neste exercício, mostramos como explorar estes dados da Receita Federal do Brasil.
O monitoramento do mercado cambial permite tomar melhores decisões de consumo e investimento, por sua influência em diversos preços da economia. Neste artigo, mostramos rotinas simples de Python para coleta e análise de dados que são comumente utilizados em relatórios de câmbio.
Neste exercício, iremos utilizar a inteligência artificial no Python para analisar e sumarizar divulgações trimestrais de empresas. Focaremos no uso de ferramentas como Gemini e técnicas de processamento de linguagem natural para extrair informações de documentos PDF relacionados aos relatórios financeiros das empresas.
O exercício explora como prever os efeitos de mudanças nos preços de produtos utilizando o TimeGPT, uma ferramenta de previsão de séries temporais no Python. Usando elasticidade-preço, é possível medir a resposta da demanda a variações de preço. O exemplo prático utiliza dados de vendas de abacates nos EUA.
Com a biblioteca OpenBB é possível coletar e analisar milhares de informações com apenas 2 linhas de código de Python. Neste artigo mostramos um exemplo simples, para obter os dados do índice de volatilidade VIX.
O uso de IA pode aumentar muito a produtividade de quem escreve códigos de Python, seja na análise ou na ciência de dados. Neste artigo, mostramos como usar a IA do Google para agilizar a escrita de código através da interface do Colab.

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