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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados
- Inteligência Artificial
Um agente no Claude Code é um arquivo Markdown com nome, ferramentas, modelo e instruções permanentes. Este tutorial mostra a arquitetura de um time de cinco subagentes (pesquisador de dados, analista, redator, revisor e publicador) que produz um boletim macro semanal do Brasil com um único comando, com permissões restritas por papel, hook de auditoria e revisão obrigatória antes de publicar.
- Inteligência Artificial
Um relatório mensal do IPCA em R e Quarto construído e atualizado pelo Claude Code a partir de um briefing e quatro prompts. O tutorial mostra a estrutura de projeto, o CLAUDE.md com as fontes do BCB e do IBGE, os prompts de coleta, tratamento, gráficos e relatório, e a publicação na Posit Connect Cloud com atualização a cada git push.
- Inteligência Artificial
Como instalar o Claude Code no VS Code e começar a usar o agente de IA da Anthropic que atua no terminal e no editor: lê arquivos, executa comandos e edita código, em vez de só sugerir como um chatbot. O guia reúne o que é o agente e como ele decide o que fazer, o terreno em que ele pisa (terminal, CLI, script e IDE), a instalação passo a passo e o uso no dia a dia — modelos, janela de contexto, o arquivo CLAUDE.md e a fórmula de um bom primeiro prompt para análise de dados.
- Inteligência Artificial
Este artigo apresenta um tutorial sobre como construir um Índice de Tom para as atas do Copom utilizando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e Python. Mostramos o processo de coleta de dados via API do BCB, engenharia de prompt com o Google Gemini e calibração do índice via regressão linear para expressá-lo em unidades equivalentes à taxa Selic. O resultado é um indicador quantitativo que mede o sentimento (hawkish vs. dovish) da comunicação do Banco Central.
- Macroeconomia
Este artigo apresenta uma análise detalhada dos maiores salários de contratação no Brasil em 2025, com foco nos estados do Sudeste. Utilizando a linguagem Python, o estudo detalha a construção de um pipeline de engenharia de dados para processar milhões de microdados do Novo CAGED, desde a coleta via FTP até a agregação e armazenamento em formato Parquet. A metodologia inclui a aplicação de filtros estatísticos e o cálculo da mediana salarial para ranquear as 15 ocupações mais bem remuneradas.
- Mercado Financeiro
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.
- Mercado Financeiro
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.
- Macroeconomia
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.
- Macroeconomia
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.
- Data Science
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.
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