Mercado Financeiro

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.

Como sumarizar divulgações trimestrais de empresas usando IA no Python

Neste exercício, iremos utilizar a inteligência artificial no Python para analisar e sumarizar divulgações trimestrais de empresas. Focaremos no uso de ferramentas como Gemini e técnicas de processamento de linguagem natural para extrair informações de documentos PDF relacionados aos relatórios financeiros das empresas.

Como usar IA para sumarizar dados de demonstrações de empresas brasileiras no Python

Neste post, vamos explorar como utilizar o modelo de linguagem Gemini do Google para analisar demonstrações contábeis anuais da Eletrobras e extrair informações relevantes para tomada de decisão. Através de um código Python, vamos importar os dados direto da CVM, conectar com o Gemini e gerar resumos sobre as contas das demonstrações e perspectivas futuras sobre as finanças da empresa.

Criando um Dashboard de Análise de Dados de Demonstrativos Financeiros no Python

Este projeto demonstra como criar um dashboard para análise de dados das demonstrações financeiras de empresas brasileiras, utilizando dados disponibilizados pela CVM. Desenvolvemos o dashboard com Python e Shiny, permitindo a coleta, tratamento e análise dos dados diretamente na interface.

O que é e como calcular o Beta de Mercado usando o Python?

Neste tutorial, explicamos o conceito de Beta de Mercado e como calculá-lo por meio de regressão linear utilizando a linguagem de programação Python. Demonstramos como interpretar graficamente e analisar os parâmetros estimados do método estatístico, contextualizando-o na teoria financeira com um exemplo real. Em seguida, aprofundamos a análise, desenvolvendo um Beta com Janelas Deslizantes e aplicando o modelo CAPM. Por fim, utilizamos a regressão linear múltipla para reproduzir o modelo de três fatores de Fama-French, uma extensão do CAPM.