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Criando reports econômicos automáticos com IA usando Python

Imagine que você tenha uma tabela e precise gerar uma análise de dados rápida para entregar um relatório. Você poderia tentar parar tudo que está fazendo ou até mesmo fazer horas extras, mas dificilmente você entregaria o relatório mais rapidamente do que um modelo de Inteligência Artificial (IA). Neste artigo mostramos um exemplo de relatório gerado por IA para análise de inflação no Brasil, usando as ferramentas Quarto + Python para integrar a IA.

Analisando o sentimento da política monetária com IA usando Python

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.

Hawkish ou dovish? Analisando o tom da política monetária com IA usando Python

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.

Lendo as cartas dos gestores com IA usando Python

Neste artigo mostramos como usar um modelo LLM para ler e sumarizar as “Cartas do Gestor”, publicadas em fundos de investimento no Brasil. Em menos de 60 linhas de código, criamos uma aplicação completa em Python que pega um arquivo PDF da carta do gestor, processa os dados e usa inteligência artificial para sumarizar os pontos chave do texto.

Usando IA para prever o consumo de energia no Brasil com Python

Neste exemplo mostramos o poder da IA, especificadamente o uso de modelos de Machine Learning de Séries Temporais, para prever os valores da Curva de Carga Horária de Energia Elétrica do Sudeste disponibilizada pela ONS. Para realizar as previsões, além dos modelos, empregamos métodos de machine learning já conhecidos, como cross-validation, usando a biblioteca MlForecast do Python.

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