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

COPOM Watch: Análise Textual Automatizada com o Shiny

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.

Análise Fundamentalista usando o Python

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.

Como o Banco Central reage a choques cambiais?

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.

Classificando economias com o algoritmo k-vizinhos mais próximos (k-NN)

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.

Projeto de análise de dados: resolvendo assimetria de informação com o Shiny

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.

Autosserviço de análise de dados econômicos com o Shiny

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.

Seleção de carteira e Teoria de Markowitz

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.

Combatendo Golpes com o classificador Naive Bayes

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.

Medindo o efeito da volatilidade sobre a taxa de câmbio

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.

Como automatizar a consolidação de planilhas Excel?

Neste artigo apresentamos uma forma simples de consolidar múltiplas planilhas de Excel em uma tabela única, facilitando análises de dados subsequentes. Criamos um código simples, em R e Python, que consolida diversas planilhas automaticamente, eliminando procedimentos manuais de tratamento de dados. Usamos como exemplo os dados desagregados do IPCA fornecidos pelo IBGE.