Categoria: Mercado Financeiro
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Este exercício demonstra como calcular a Volatilidade Implícita e as Gregas (Delta) para opções listadas na B3 utilizando a linguagem R. Exploramos a teoria do modelo de Black-Scholes e aplicamos os pacotes {rb3}, {bizdays} e {oplib} para processar dados da VALE3, construindo a curva de juros e visualizando o clássico “Smile de Volatilidade”.
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Aprenda a construir um AI Assistant em Python utilizando o framework Shiny e a API do Google Gemini 2.5 Flash. Este tutorial passo a passo demonstra como automatizar a leitura de PDFs de resultados financeiros de empresas, extraindo índices de sentimento, perspectivas futuras e resumos executivos diretamente para um dashboard interativo.
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Aprenda a estruturar um pipeline de dados financeiros com Python. Ensinamos a construção de um dashboard automatizado para coleta, tratamento e visualização de criptomoedas via API.
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No cenário atual, profissionais de finanças buscam formas mais rápidas, eficientes e precisas para analisar dados e tomar decisões. Uma das grandes revoluções para isso é o uso combinado de Python, automação e modelos de linguagem grande (LLMs), como o Google Gemini. O dashboard que criamos é um ótimo exemplo prático dessa integração, reunindo dados, cálculos, visualizações e análise textual em um único ambiente.
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Neste artigo, você vai aprender a integrar IA na análise de ações de forma automatizada utilizando Python. Ao final, você terá um pipeline completo capaz de coletar dados de mercado, gerar gráficos, elaborar relatórios com linguagem natural.
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