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Convidamos um Economista, um Cientista de Dados e um Estatístico para uma competição de previsão. A cada mês, por um ano, eles deveriam compartilhar suas previsões e suas estratégias entre si, viabilizando calibragens. Neste artigo mostramos como foi o desempenho de cada um e o que isso tudo tem a ver com IA e Engenharia de Prompt.
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.
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.
Imagine que você tenha uma “simples” tarefa: prever o futuro de uma variável econômica relevante, como a taxa de inflação do país. Existem diversas abordagens para cumprir esta missão, desde o uso de modelos preditivos econométricos, modelos de machine learning ou até mesmo modelos de inteligência artificial (IA). Qual caminho escolher? Qual abordagem é a melhor? Neste artigo tentamos dar uma resposta para estas perguntas, usando como exemplo o IPCA como variável de interesse.

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