Este post apresenta, de forma prática e didática, como aplicar o modelo de otimização de carteiras de Markowitz utilizando Python. A partir de dados reais de ações brasileiras, mostramos como calcular retornos, medir riscos e encontrar a combinação ótima de ativos com base nas preferências de risco do investidor. Utilizamos a biblioteca Riskfolio-Lib para estruturar a análise e gerar gráficos como o conjunto de oportunidades e a fronteira eficiente.
Assim como os LLMs, os Small Language Models (SLMs) são Modelos de Linguagem baseados em IA em versões mais compactas, projetados para funcionar com menos recursos computacionais, menor latência e maior privacidade. Neste exercício mostramos como usar estes modelos usando API’s ou localmente através do Python.
Este artigo tem como objetivo fornecer uma visão abrangente sobre como calcular medidas de retorno histórico e risco no contexto de investimentos e ações, utilizando a linguagem de programação Python como ferramenta.
Anteriormente, aprendemos que cada Agente precisa de um Modelo de IA em seu núcleo, e que os LLMs são o tipo mais comum de modelos de IA para esse propósito.
Agora, vamos aprender o que são LLMs e como eles impulsionam os Agentes. Esta seção oferece uma explicação técnica concisa sobre o uso de LLMs.
O que é um agente e como ele funciona? Como agentes tomam decisões usando racioncínio e planejamento? Neste artigo, nosso objetivo é investigar estas questões para construir um conhecimento fundamental sobre AI agents.
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.
Exploramos neste exercício, de forma similar a Ferreira (2022), a utilidade de tópicos latentes extraídos dos comunicados do FOMC, por um modelo LDA, na previsão da inflação norte-americana, medida pelo CPI. O objetivo é comparar um modelo econométrico simples, tal como um AR-GAP de Faust e Wright (2013), em especificações com e sem os fatores textuais.