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

Como analisar o COPOM com IA automatizada?

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 as decisões sobre a política de juros do COPOM.

Como usar o Sabiá-3, um modelo de IA em português?

Modelos de IA costumam ser treinados majoritariamente em inglês, mas para algumas tarefas os modelos em português podem ser mais adequados. Neste exercício mostramos como utilizar um LLM brasileiro, o Sabiá-3, que apresenta um custo-benefício melhor do que outras opções famosas.

Volatilidade do bitcoin: HAR vs. aprendizado de máquina no Python

Neste exercício mostramos como realizar a previsão da Volatilidade do Bitcoin em USD através do modelo HAR. Realizamos uma comparação da especificação proposta dos modelos tipo HAR type utilizando modelos de machine learning. O procedimento de coleta, tratamento e modelagem é realizado através do Python.

Interpretabilidade em Modelos de Machine Learning no Python

Como explicar modelos de previsão de séries temporais econômicas utilizando métodos de Machine Learning? Neste exercício, demonstraremos alguns métodos úteis para avaliar os parâmetros dos preditores em tais modelos. Para isso, utilizaremos o framework da biblioteca Skforecast em Python.

Previsão do desemprego do EUA utilizando skforecast no Python

Neste exercício, exploramos como o framework da biblioteca `skforecast` do Python pode ser extremamente útil para a previsão de séries temporais econômicas, utilizando como exemplo as variações no desemprego dos EUA ao longo de um horizonte de 1 ano.

Volatilidade do Ibovespa: GARCH vs. ML

Uma importante medida em finanças é o risco associado a um ativo, e a volatilidade é talvez a medida de risco mais amplamente utilizada. Dentre as várias técnicas disponíveis para estimar a volatilidade, as técnicas de Aprendizado de Máquina têm se mostrado bastante eficazes em comparação com os métodos convencionais. Neste contexto, analisamos a previsão da volatilidade do Ibovespa utilizando métodos GARCH, SVR (Support Vector Regression) e Redes Neurais, com o Python como ferramenta de análise.

Criando estratégias de investimento com IA no Python

Imagine ter a capacidade de pedir à inteligência artificial para criar uma estratégia de investimento baseada em indicadores técnicos ou regras específicas. Com o tempo sendo um recurso valioso, nem sempre é possível desenvolver um código por conta própria. Vamos mostrar como a IA, junto com Python, pode facilitar a criação de estratégias de investimento.

Análise de Tendência de Mercado com IA usando Python

Você está analisando o mercado acionário e se concentrando nos preços de uma ação específica. Ao longo dos dias, percebe uma mudança na trajetória dos preços e deseja entender o que está acontecendo por meio de notícias. Como automatizar esse processo de forma eficiente usando IA? Neste exercício, mostramos como utilizar o Python para essa tarefa.

Análise de Sentimento de Mercado com IA usando Python

Ler notícias diárias sobre empresas e ações listadas na bolsa pode ser maçante e cansativo. Mas, e se houvesse uma maneira de simplificar todo esse processo? Mostraremos como a IA generativa pode ajudar a captar o sentimento de notícias sobre companhias, automatizando todo o processo com Python e Gemini.

Analisando o mercado acionário brasileiro com aprendizado não supervisionado no Python

Como identificar os fatores significativos que influenciam a variabilidade nos retornos de ações individuais? Como comparar esses fatores ao selecionar empresas de setores distintos? Neste artigo, aplicamos a Análise de Componentes Principais para examinar ações que compõem o índice bovespa, com o objetivo de identificar os fatores estatísticos relevantes. Usamos o Python como ferramenta para aplicar a análise.

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Como analisar o COPOM com IA automatizada?

Como usar o Sabiá-3, um modelo de IA em português?

Volatilidade do bitcoin: HAR vs. aprendizado de máquina no Python

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