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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados
- Data Science
“Um especialista sabe todas as respostas, se você fizer as perguntas certas”. Este é o mesmo princípio usado nas técnicas de Prompt Engineering, com objetivo de otimizar as respostas de aplicações de IA generativa. Neste artigo apresentamos algumas destas técnicas com exemplos práticos em Python.
- Data Science
Quem trabalha com dados reais e precisa coletar informações de forma online usando APIs e links, sabe que erros de requisição são comuns, principalmente com dados públicos. Neste artigo, damos algumas dicas de como entender estes erros e mostramos um jeito simples de evitar que o código de Python “quebre” nestas situacões.
- Mercado Financeiro
Neste tutorial, explicamos o conceito de Beta de Mercado e como calculá-lo por meio de regressão linear utilizando a linguagem de programação Python. Demonstramos como interpretar graficamente e analisar os parâmetros estimados do método estatístico, contextualizando-o na teoria financeira com um exemplo real. Em seguida, aprofundamos a análise, desenvolvendo um Beta com Janelas Deslizantes e aplicando o modelo CAPM. Por fim, utilizamos a regressão linear múltipla para reproduzir o modelo de três fatores de Fama-French, uma extensão do CAPM.
- Data Science,Econometria e Machine Learning
Existem tantas siglas para métricas de desempenho de modelos preditivos que é fácil se perder na sopa de letrinhas. Neste artigo, fornecemos uma visão geral das principais métricas para avaliar e comparar modelos de regressão e classificação, usando exemplos com dados em Python.
- Data Science
Neste exercício, apresentamos as principais fontes de dados públicos utilizadas na macroeconomia e desenvolvemos uma rotina para coletar, tratar e disponibilizar (ETL) as variáveis para uso em modelos preditivos.
- Data Science
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.
- Data Science
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.
- Data Science
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.
- Data Science
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.
- Mercado Financeiro
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.
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