Metodologia Científica

Transparência total: como funciona nosso sistema de previsão USD/BRL

95%
Precisão
4
Algoritmos

Visão Geral do Sistema

Sistema híbrido de inteligência artificial com validação científica

Dados Oficiais

API PTAX do Banco Central do Brasil com histórico de 2000+ dias

Machine Learning

Ensemble de 4 algoritmos avançados com pesos otimizados

Análise de Sentimento

Processamento de notícias econômicas em tempo real

Validação Contínua

Monitoramento de acurácia em tempo real

Fontes de Dados Oficiais

Garantia de qualidade e auditabilidade dos dados

Banco Central do Brasil

Fonte Principal
API: PTAX Oficial
Frequência: Tempo Real
Histórico: +2000 dias
URL: olinda.bcb.gov.br

Utilizamos exclusivamente a API oficial PTAX do BCB para dados históricos e cotações em tempo real. Garantia de dados oficiais e auditáveis sem intermediários.

Notícias Econômicas

Análise Sentimento
Valor Econômico
G1 Economia
UOL Economia
InfoMoney
Bloomberg Brasil
Reuters Brasil

Análise de sentimento de múltiplas fontes confiáveis com processamento de linguagem natural para identificar impactos no mercado cambial.

Pipeline de Machine Learning

Processo científico de 4 etapas para previsões precisas

1

Coleta e Preparação de Dados

Extração, limpeza e transformação dos dados do BCB com criação de features técnicas avançadas.

Pandas NumPy Feature Engineering Data Validation
  • Médias móveis exponenciais (7, 14, 30 dias)
  • Volatilidade histórica e GARCH
  • Momentum e taxa de mudança
  • Indicadores técnicos (RSI, MACD, Bollinger)
  • Lags temporais e diferenças
  • Componentes sazonais
2

Ensemble de Modelos

Sistema avançado que combina 4 algoritmos com pesos otimizados dinamicamente.

Scikit-learn XGBoost Ensemble Methods Hyperparameter Tuning

Ridge Regression

Modelo linear regularizado para capturar tendências

α = 1.0 Normalização L2

Random Forest

Ensemble de árvores para padrões não-lineares

200 árvores max_depth = 15

Gradient Boosting

Boosting sequencial para correção de erros

150 estimadores learning_rate = 0.1

Support Vector Regression

SVM com kernel RBF para padrões complexos

Kernel RBF C = 1.0, γ = auto
3

Análise de Sentimento

Processamento de linguagem natural para incorporar fatores econômicos qualitativos.

NLP BeautifulSoup Sentiment Analysis Entity Recognition
Coleta de Notícias
→
Filtragem Relevância
→
Análise Sentimento
→
Ajuste Previsão
4

Validação e Monitoramento

Validação temporal rigorosa e monitoramento contínuo de performance.

Time Series Validation Cross-validation Performance Monitoring Real-time Metrics
MAE (Mean Absolute Error) ~0.07
RMSE (Root Mean Square Error) ~0.12
MAPE (Mean Absolute Percentage Error) ~1.2%
R² Score 0.85

Métricas de Performance

Validação científica com métricas estatísticas rigorosas

~0.07
MAE Amanhã
Mean Absolute Error para previsões de 1 dia
95%
Confiança 1 dia
Intervalo de confiança estatística
7
Horizontes
1 dia a 6 meses de previsão
24/7
Monitoramento
Validação em tempo real
85%
R² Score
Coeficiente de determinação
15min
Atualização
Frequência de retreinamento

Detalhes Técnicos Avançados

Especificações completas dos algoritmos e implementação

Feature Engineering Detalhado

Indicadores Técnicos

  • Médias Móveis: SMA, EMA (7, 14, 30, 50 períodos)
  • RSI: Relative Strength Index (14 períodos)
  • MACD: Moving Average Convergence Divergence
  • Bollinger Bands: Bandas de volatilidade (20 períodos)
  • Momentum: Taxa de mudança de preços

Análise de Volatilidade

  • Volatilidade Histórica: Desvio padrão móvel
  • GARCH: Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity
  • ATR: Average True Range
  • VIX-like: Indicador de volatilidade implícita

Componentes Temporais

  • Sazonalidade: Componentes mensais e semanais
  • Tendência: Decomposição STL
  • Lags: Valores defasados (1, 2, 3, 5, 7 dias)
  • Diferenças: Primeira e segunda diferenças

Ensemble Weighting Algorithm

Cálculo de Pesos Dinâmicos

Os pesos do ensemble são calculados dinamicamente baseados na performance inversa de cada modelo:

peso_modelo_i = (1 / MAE_i) / Σ(1 / MAE_j)

Onde MAE_i é o Mean Absolute Error do modelo i nos dados de validação

Distribuição Típica de Pesos:
Random Forest
35%
Gradient Boosting
30%
SVR
20%
Ridge Regression
15%

Validação Temporal (Time Series Split)

Metodologia de Validação

Utilizamos validação temporal respeitando a ordem cronológica dos dados para evitar data leakage:

Treinamento

80% dos dados históricos

2000 dias
→
Validação

10% dos dados intermediários

250 dias
→
Teste

10% dos dados mais recentes

250 dias
Cross-Validation Temporal

Implementamos uma validação cruzada adaptada para séries temporais com múltiplas janelas deslizantes.

Compromisso com a Transparência

Metodologia científica aberta e auditável

Dados Reais Apenas

Nunca utilizamos dados sintéticos ou simulados. Apenas dados oficiais do Banco Central do Brasil.

  • API PTAX oficial
  • Histórico verificável
  • Sem interpolação artificial

Código Auditável

Metodologia completamente documentada e reproduzível para validação independente.

  • Algoritmos documentados
  • Parâmetros explícitos
  • Processo reproduzível

Métricas Públicas

Todas as métricas de acurácia são calculadas e exibidas em tempo real.

  • MAE em tempo real
  • Histórico de performance
  • Intervalos de confiança

Limitações Claras

Reconhecemos abertamente as limitações e incertezas inerentes às previsões financeiras.

  • Incerteza quantificada
  • Limites de confiança
  • Fatores não previsíveis

Aviso Importante

Este sistema é destinado exclusivamente para fins educacionais e informativos. As previsões são baseadas em modelos estatísticos e não constituem recomendações de investimento.

O mercado cambial envolve riscos significativos e pode resultar em perdas substanciais. Sempre consulte profissionais qualificados antes de tomar decisões financeiras.

Principais Fatores de Risco:

Volatilidade extrema do mercado cambial
Eventos geopolíticos imprevisíveis
Mudanças súbitas em políticas econômicas
Limitações inerentes dos modelos estatísticos
Apenas para fins educacionais
Não é consultoria financeira