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Agente de IA que coleta dados do BCB e do IBGE sozinho

Construímos um agente de IA que recebe um pedido em português e decide sozinho onde buscar o dado — no Banco Central ou no IBGE. Ele coleta, valida em três camadas e guarda só o que passou. E quando não sabe o que está pegando, pergunta em vez de inventar. Por dentro: LangGraph, o loop agêntico, os guardrails de cada fonte e a memória do agente.

Como construímos um agente de IA que lê as atas do Copom

Toda reunião do Copom gera uma ata longa, e ler o documento para achar a Selic e o tom do comitê consome tempo. Mostramos um agente de IA que faz isso sozinho: três agentes (leitor, analista e redator) buscam a ata real na API do Banco Central, leem o documento inteiro e devolvem um resumo com a Selic exata. O post explica como o sistema funciona por dentro — o ciclo do agente, o mural compartilhado e as ferramentas (LangGraph, Python, Streamlit) — com o resultado real.

Índice de condições financeiras no Python: replicando o do BCB

Este exercício apresenta a construção e decomposição do Índice de Condições Financeiras (ICF) para a economia brasileira, utilizando a linguagem Python. Baseado na abordagem do Banco Central do Brasil, o estudo automatiza a coleta de dados públicos e aplica a Análise de Componentes Principais (PCA) para segregar o índice em sete grupos de ativos, como juros locais, juros externo, risco, etc. A análise permite identificar quais vetores estão atuando sobre a economia, oferecendo um diagnóstico preciso sobre a virada do ciclo financeiro observada no início de 2026.

Replicando um Indicador de Incerteza no Python (IIE-Br)

Como construir um indicador de incerteza da economia brasileira no Python, replicando a lógica do IIE-Br da FGV. O exercício usa as atas do COPOM como fonte textual e a dispersão das expectativas de mercado (IPCA, câmbio e Selic) do Banco Central, tudo com dados públicos. O resultado acompanha de perto o índice oficial da FGV nos grandes episódios de crise.

Decomposição do Impulso de Crédito no Brasil usando Python

Neste exercício, mostramos como o Python pode ser utilizado para calcular uma métrica central para a compreensão da dinâmica entre crédito e atividade econômica no Brasil, a partir de um ciclo completo e altamente reprodutível de coleta, tratamento e análise de dados.
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