Mercado Financeiro

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.
Neste exercício, vamos explorar os regimes de volatilidade do mercado acionário brasileiro utilizando o Ibovespa como proxy no Python. Para isso, vamos utilizar a biblioteca yfinance para baixar os dados históricos do índice e a biblioteca statsmodels para ajustar um modelo de regressão dinâmica com mudança de regime (Markov switching).
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.
Neste post, vamos explorar como utilizar o modelo de linguagem Gemini da Google para analisar demonstrações contábeis da Petrobras (PETR4.SA) e extrair informações relevantes para tomada de decisão. Através de um código Python, vamos obter dados, conectar com o Gemini e gerar resumos sobre as contas das demonstrações e perspectivas futuras sobre as finanças da empresa.
Neste exercício mostramos como realizar a previsão da Volatilidade do Bitcoin em USD através do modelo HAR. Realizamos uma comparação da especificação proposta dos modelos tipo HAR type utilizando modelos de machine learning. O procedimento de coleta, tratamento e modelagem é realizado através do Python.

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