Mercado Financeiro

Como usar o Python para tratar e manipular dados financeiros

Este exercício tem como objetivo apresentar a biblioteca pytimetk para a manipulação de dados financeiros no Python. Utilizaremos como exemplo ações brasileiras, demonstrando como carregar, estruturar, manipular e visualizar esses dados.

Aplicação de Hidden Markov Models para Finanças usando Python

Neste exercício, criamos um tutorial no Python de como usar o Hidden Markov Models, utilizando como exemplo a detecção de mudanças de regime nos retornos mensais do Ibovespa, identificando períodos de alta e baixa volatilidade

Previsão do Ibovespa utilizando IA (TimeGPT) + Python

Historicamente, métodos estatísticos como ARIMA, ETS, MSTL, Theta e CES têm sido confiavelmente empregados em diversos domínios. Na última década, modelos de aprendizado de máquina como XGBoost e LightGBM ganharam popularidade. Agora, podemos entrar em uma nova fase na era da previsão: o uso da IA Generativa para a previsão de séries temporais. Neste exercício, demonstramos de forma introdutória o TimeGPT e criamos um exemplo usando o Ibovespa.

Previsão do Ibovespa com Chain-of-Thought + Python

Realizar previsões de séries financeiras é uma tarefa inglória. Ainda mais quando utiliza-se uma variável tão errática quanto um índice de mercado. Mas, e se ao invés de utilizarmos modelos já conhecidos, fazermos o uso da IA Generativa? Neste exercício usamos Gemini, Python e técnicas de Engenharia de Prompt e Árvore de Pensamento para prever o Ibovespa.

Como criar um Dashboard de Sentimento Contábil com informações de demonstrativos de empresas com IA + Shiny

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 os resultados financeiros de empresas brasileiras usando o Python + Shiny.