Modelo de IA que prevê movimentos no mercado de opções a partir da análise em larga escala de notícias financeiras, com uso de LLMs no pipeline.

Projeto de predição de valores no mercado de opções a partir da análise de notícias em larga escala. A solução combina treinamento de modelos de IA — incluindo LLMs — para extrair sinais de notícias financeiras e antecipar movimentos no mercado de derivativos.
A ideia central é que muito do que se reflete em preços de opções acontece primeiro em texto: notícias de empresa, anúncios regulatórios, comentários de analistas, atas de comitês. Capturar e processar esse fluxo em volume — algo inviável manualmente — abre uma janela para sinais que ainda não foram totalmente incorporados ao preço.
O pipeline cobre desde a coleta e normalização das notícias até o treinamento dos modelos preditivos, com avaliação contínua dos resultados frente ao mercado real.
Autores: Daniel Victor, João Fahning, Guilherme Huther, Tiago Trindade, Ralf, Victor