Mercado Financeiro

Como criar janelas móveis de séries temporais usando o Python

Janelas Móveis/Deslizantes, ou Rolling Windows, são termos frequentes na análise de séries temporais. Mas o que são e como aplicá-las no Python? Neste tutorial, mostramos como essa ferramenta é essencial para a análise de dados utilizando como exemplo a correlação móvel de ações brasileiras.

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 Cadeias de Markov Ocultas (HMMs) 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.