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Análise de sentimentos é uma técnica de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que serve para revelar o sentimento contido em um texto. Neste exercício, aplicamos esta técnica para analisar as atas das reuniões do COPOM, revelando o que os diretores de política monetária discutem nas entrelinhas. Utilizando um modelo de Inteligência Artificial através do Python, produzimos ao final um índice de 0 a 100 para sintetizar a análise histórica.
Neste exercício mostramos como utilizar o Google Gemini, um modelo de inteligência artificial, para classificar o tom da política monetária no Brasil em termos simples como “hawkish” ou “dovish”. Em menos de 50 linhas de código de Python, a ata de decisão da taxa de juros é importada e processada, um prompt e um modelo são definidos e a classificação é retornada, de forma automatizada.
O que informações textuais podem revelar sobre a situação da economia? Como transformar palavras em estatísticas e obter insights? Há algo informativo nas entrelinhas das atas do COPOM? Como usar Machine Learning para interpretar os comunicados da autoridade monetária? Neste exercício, damos continuidade aos posts sobre Natural Language Processing (NLP) demonstrando a aplicação da técnica de topic modeling com as atas do COPOM.
Mineração de textos é uma técnica interessante para obtenção de insights quantitativos através de dados textuais. Com a finalidade de demonstrar seu uso, neste artigo faremos uma breve e introdutória análise das atas do Comitê de Política Monetária – COPOM usando mineração de textos com o auxílio do pacote tidytext na linguagem R.
Tomar decisões rápidas com novas informações no mercado, especialmente em dia de COPOM, pode ser decisivo para estratégias bem sucedidas. Nesse artigo mostramos como analisar o texto da decisão de juros básico da economia, a Selic, usando a ferramenta Shiny.

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