Os mercados dos dias atuais são extremamente complexos, principalmente quando são fortemente ligados a commodities, influenciados por uma ampla variedade de fatores — tanto de natureza fundamentalista quanto pelas expectativas dos agentes financeiros. Projetos e empresas são fortemente impactados pelos preços desses produtos e, por isso, precisam não apenas estimar sua evolução, mas também gerenciar os riscos associados.

Nossos algoritmos foram desenvolvidos para atender a esses desafios, oferecendo análises robustas, confiáveis e úteis para apoiar o processo de tomada de decisão. Para assegurar a máxima qualidade das informações, todas os os modelos passam por um rigoroso processo de backtest com base nos dados disponíveis, permitindo que nossos clientes tomem decisões de negócio bem fundamentadas, seja através da utilização de nossos modelos pré-treinados ou pelo próprio consumo de nossas análises customizadas.

Planejamento e Análise de Risco

Tome decisões mais informadas utilizando o CONTEXT

Context Learning: Integrando AI com Fundamentos

A Inteligência Artificial possui a capacidade de processar volumes massivos de dados, sendo muito mais eficaz do que o ser humano para identificar como o contexto atual influencia as distribuições de probabilidade de eventos futuros.

Com esse propósito, desenvolvemos o CONTEXT, um sistema de IA projetado para analisar extensas séries históricas e projetar distribuições de probabilidade para variáveis-chave que afetam o desempenho financeiro do seu projeto — uma ferramenta essencial para apoiar decisões estratégicas.

Para reduzir o risco de hallucination dos modelos de IA e aumentar a explicabilidade, integramos o sistema a modelos fundamentais que garantem consistência com os princípios que regem a dinâmica das variáveis analisadas.

CONTEXT

O aprendizado contextual tem sido a chave para o sucesso dos principais modelos de linguagem (como ChatGPT, LLaMa, BERT, entre outros). Esse conceito também se mostra altamente eficaz em modelos híbridos explicáveis, especialmente em aplicações nas quais a modificação de parâmetros depende do contexto.

Inspirados por essa abordagem, criamos o CONTEXT, um modelo generalista de aprendizado contextual que pode ser refinado e adaptado para diferentes aplicações.

TRUSTWORTHY ARTIFICIAL INTELLIGENCE

A confiança em Inteligência Artificial é essencial para garantir que a tomada de decisão resulte em ações éticas, justas e seguras. Modelos de “caixa-preta” podem ser úteis em tarefas menos críticas — como sugerir uma ilustração, um texto ou realizar uma tradução —, mas quando se trata de investimentos e decisões financeiras, é indispensável ter a certeza de que as previsões fazem sentido. Além disso, uma boa documentação é sempre desejável.

O conceito de IA Confiável (Trustworthy AI) reúne um conjunto de princípios e práticas que visam assegurar a confiabilidade, transparência, responsabilidade e ética na utilização da inteligência artificial. Neste sentido, a utilização de modelos híbridos, que combinam técnicas clássicas com modelos de Deep Learning, contribuem para a criação de modelos mais confiáveis.

Exemplos de Aplicação

Projeções de preços de commodities contextualizadas, utilizando modelos de Deep Learning para aprimorar a calibração de modelos explicáveis.
Análise de risco para decisões em projetos de investimento, integrando dados de mercado e variáveis macroeconômicas para uma adequada tomada de decisão em investimentos fortemente impactados por preços de commidities.
Indicadores de alta frequência para trading, baseados em aprendizado de padrões de microestrutura de mercado.
Otimização sob incertezas de portfólios de investimento, incorporando aprendizado contínuo das condições de mercado na definição da alocação e gerenciamento de risco.
Previsões de performance setorial contextualizados, incorporando as condições de mercado atuais e múltiplos cenários projetados.
Projeção de fluxos de caixa e indicadores operacionais, utilizando contextos históricos e variáveis de mercado.
Análise de sensibilidade e stress testing automatizados, com aprendizado de contextos de crises passadas.
Modelos de hedge, ajustando estratégias conforme padrões aprendidos de correlação e volatilidade.
Previsão de demanda e preços de energia, associando variáveis climáticas, econômicas e de mercado.