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

Como a IA pode auxiliar na otimização de Portfólio de Investimentos?

A construção de portfólio ótimo refere-se ao processo de alocar eficientemente capital entre um conjunto predefinido de ativos ou títulos. O campo da construção de portfólio tem sido extensivamente estudado por acadêmicos e profissionais desde a década de 1950, quando Markowitz introduziu sua inovadora abordagem de média-variância para a construção de portfólio. Diante disso, podemos melhorar o processo de alocação de peso de um investimento em um portfólio através do Aprendizado não supervisionado com a aplicação do Hierarchical Risk Parity (HRP). Neste exercício, realizamos uma introdução ao método e mostramos os resultados de um exemplo criado através do Python.

Prevendo múltiplas séries usando IA no Python

Como podemos realizar previsões para várias séries temporais simultaneamente? Para abordar essa questão, empregamos a biblioteca MLForecastdo Python. Esta biblioteca disponibiliza uma variedade de modelos e funcionalidades para realizar previsões em séries temporais utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Demonstramos sua aplicação ao prever as curvas de energia horária em quatro regiões distintas do Brasil. Esse exercício é uma continuação do exercício “Usando IA para prever o consumo de energia no Brasil com Python”.

Estudo de Caso: Impacto do Metro em São Paulo

O que é Pareamento? E o que significa Propensity Score? Como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto? Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em Python, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.Quer saber como essa análise foi construída? Seja aluno do nosso curso Avaliação de Políticas Públicas usando Python, e tenha acesso às aulas teóricas e práticas, com o código disponibilizado em Python.

Hawkish ou dovish? Analisando o tom da política monetária com IA usando Python

Neste exercício mostramos como utilizar o Google Gemini, um modelo de inteligência artificial, para classificar o tom da política monetária no Brasil em termos simples como “hawkish” ou “dovish”. Em menos de 50 linhas de código de Python, a ata de decisão da taxa de juros é importada e processada, um prompt e um modelo são definidos e a classificação é retornada, de forma automatizada.

Lendo as cartas dos gestores com IA usando Python

Neste artigo mostramos como usar um modelo LLM para ler e sumarizar as “Cartas do Gestor”, publicadas em fundos de investimento no Brasil. Em menos de 60 linhas de código, criamos uma aplicação completa em Python que pega um arquivo PDF da carta do gestor, processa os dados e usa inteligência artificial para sumarizar os pontos chave do texto.

Usando IA para construir uma estratégia de investimentos no Python

“‘Aprender com os dados’ é uma definição fundamental dos modelos de aprendizado de máquina. Mas e se pudéssemos aplicar esse conceito às estratégias de investimento? Aqui, vamos explorar exatamente isso. Vamos introduzir um exercício de Python que utiliza Deep Neural Networks (DNNs) para prever os movimentos do mercado financeiro, com base em valores históricos de log-retornos como dados de entrada.

Usando IA para prever o consumo de energia no Brasil com Python

Neste exemplo mostramos o poder da IA, especificadamente o uso de modelos de Machine Learning de Séries Temporais, para prever os valores da Curva de Carga Horária de Energia Elétrica do Sudeste disponibilizada pela ONS. Para realizar as previsões, além dos modelos, empregamos métodos de machine learning já conhecidos, como cross-validation, usando a biblioteca MlForecast do Python.

Controle Sintético: Lei Anti Fumo na Califórnia

O que é Controle Sintético e como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto? Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em Python, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.

Previsão de crises financeiras com IA usando Python

Fazer investimentos sem analisar dados é como atirar no escuro. Ninguém quer estar numa posição errada na hora que uma nova crise estourar. Para mitigar estes riscos, modelos de probabilidade de recessão podem trazer informações relevantes para a tomada de decisão. Neste artigo mostramos uma aplicação destes modelos para a economia norte-americana, usando o ferramental de pacotes do Python.

Previsão econômica na era da IA usando Python

Imagine que você tenha uma “simples” tarefa: prever o futuro de uma variável econômica relevante, como a taxa de inflação do país. Existem diversas abordagens para cumprir esta missão, desde o uso de modelos preditivos econométricos, modelos de machine learning ou até mesmo modelos de inteligência artificial (IA). Qual caminho escolher? Qual abordagem é a melhor? Neste artigo tentamos dar uma resposta para estas perguntas, usando como exemplo o IPCA como variável de interesse.