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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados
- Data Science
Para o dia a dia de análise e ciência de dados é necessário um ambiente de programação com tudo instalado e configurado para uso. Há uma infinidade de opções em termos de infraestrutura, recursos, interfaces de desenvolvimento, integrações, dentre outros, o que faz com que profissionais iniciantes fiquem perdidos e profissionais experientes fiquem acomodados com ferramentas antigas. Neste artigo mostramos uma solução simples, poderosa e popular que requer zero instalações ou configurações.
- Data Science
Tomar decisões rápidas com novas informações no mercado, especialmente em dia de COPOM, pode ser decisivo para estratégias bem sucedidas. Nesse artigo mostramos como analisar o texto da decisão de juros básico da economia, a Selic, usando a ferramenta Shiny.
- Mercado Financeiro
Neste artigo, abordaremos como criar indicadores de análise fundamentalista utilizando a linguagem de programação Python. Demonstraremos como coletar dados financeiros de empresas pertencentes ao setor Farmacêutico e de Higiene e, em seguida, construiremos indicadores de eficiência com base nesses dados.
- Macroeconometria
No presente exercício, procuramos verificar como o Banco Central reage, por meio de mudanças na taxa básica de juros, a um choque na taxa de câmbio BRL/USD. Construímos todo o processo de coleta, tratamento de dados e construção do modelo usando o Python como ferramenta.
- Econometria e Machine Learning
Me mostre seus amigos e te direi quem és? Nesse artigo apresentamos a intuição e o funcionamento do algoritmo k-vizinhos próximos (k-NN) para problemas de classificação. Damos um exemplo com dados de classificação de economias em avançadas, emergentes ou baixa renda e usamos as linguagens R e Python.
- Data Science
Nesse artigo mostramos como resolver um problema do cotidiano de todo brasileiro proprietário de algum veículo: em qual posto o combustível está mais barato? Usamos ferramentas de análise de dados como o Shiny para desenvolver uma solução com dados públicos, aplicando todo o ciclo de análise de dados através das linguagens R e Python.
- Data Science
Nesse artigo apresentamos o conceito de autosserviço de análise de dados, discutimos as vantagens e desvantagens destas ferramentas e mostramos um exemplo aplicado, em R e Python, com dados econômicos usando a biblioteca Shiny.
- Mercado Financeiro
A avaliação de carteiras de investimentos envolve três grandes fases de estudo: análise dos títulos, análise das carteiras e seleção da carteira. Estaremos aqui focamos no processo de seleção de carteira e utilizaremos o método desenvolvido por Harry Markowitz. Fazemos o uso do Python como ferramenta para obter os dados de ações e estimar os parâmetros e combinações da carteira de investimento ótima.
- Econometria e Machine Learning
Neste artigo apresentamos o modelo Naive Bayes para problemas de classificação binária. Mostramos a intuição do modelo e sua formulação matemática, além de pontuar as principais aplicações e casos de uso. Ao final, demonstramos um exemplo aplicado à classificação de spam em comentários do YouTube, usando as linguagens de programação R e Python.
- Macroeconometria
Nesse exercício, verificamos a relação entre o índice de volatilidade (VIX) e a taxa de câmbio. A ideia básica, é a de que, a volatilidade, e portanto, a incerteza do mercado gera mudanças significativas sobre o preço do câmbio. Fazemos o uso do procedimento de Toda-Yamamoto para investigar essa relação usando o Python como ferramenta.
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