Tag: python
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Como obter dados de companhias brasileiras? Isso é possível utilizando os dados ITR e DFP disponibilizados publicamente pela CVM, que reúnem informações financeiras e contábeis das companhias abertas brasileiras. Neste tutorial, mostramos onde encontrar esses dados, como baixar e descompactar os arquivos, como importar o .csv sem problemas de acentuação, entender como as informações estão organizadas e selecionar a empresa e a conta contábil que queremos analisar.
- Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada,Macroeconomia e Conjuntura
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.
- Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada,Macroeconomia e Conjuntura
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.
- Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada
Como instalar o Claude Code no VS Code e começar a usar o agente de IA da Anthropic que atua no terminal e no editor: lê arquivos, executa comandos e edita código, em vez de só sugerir como um chatbot. O guia reúne o que é o agente e como ele decide o que fazer, o terreno em que ele pisa (terminal, CLI, script e IDE), a instalação passo a passo e o uso no dia a dia — modelos, janela de contexto, o arquivo CLAUDE.md e a fórmula de um bom primeiro prompt para análise de dados.
- Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada,Macroeconomia e Conjuntura
Este artigo apresenta um tutorial sobre como construir um Índice de Tom para as atas do Copom utilizando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e Python. Mostramos o processo de coleta de dados via API do BCB, engenharia de prompt com o Google Gemini e calibração do índice via regressão linear para expressá-lo em unidades equivalentes à taxa Selic. O resultado é um indicador quantitativo que mede o sentimento (hawkish vs. dovish) da comunicação do Banco Central.
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