Este notebook implementa um sistema de simulação com múltiplos agentes descentralizados que processam dados multimodais (séries temporais financeiras, textos de notícias e sentimento de mídias sociais) para fazer recomendações financeiras (comprar/vender/manter). A implementação foca em demonstrar o fluxo de dados, análise e aspectos de explicabilidade de um sistema deste tipo.

Fluxo de Trabalho

1. Geração de Dados Sintéticos:

   • Séries temporais financeiras (preços de ações)
   • Manchetes de notícias (texto)
   • Pontuações de sentimento de mídias sociais

2. Simulação de Agentes:

   • Implementação de múltiplos agentes com diferentes estratégias:
     • Agente Técnico: Baseado em médias móveis
     • Agente de Sentimento: Baseado em pontuações de sentimento
     • Agente Fundamental: Baseado em análise de notícias

3. Processamento de Dados:

   • Cada agente processa os dados relevantes para sua estratégia específica

4. Tomada de Decisão:

   • Cada agente toma uma decisão (comprar/vender/manter)

5. Agregação (Simplificada):

   • Combinação das decisões dos agentes (votação por maioria)

6. Visualização:

   • Gráficos combinados mostrando preços, sentimento e decisões dos agentes
   • Gráficos de distribuição (histograma, KDE, violino) para preço e volume
   • Gráfico interativo de séries temporais utilizando Plotly
   • Mapa de calor de correlação entre preço, volume e sentimento

7. Resumo Estatístico:

   • Estatísticas descritivas dos dados financeiros
   • Análise de bootstrap para intervalos de confiança

8. Relatório de Insights com LLM:

   • Síntese das descobertas utilizando LLMs simulados:
     • Grok-base
     • Claude 3.7 Sonnet
     • Grok-Enhanced

Dependências

pip install pandas matplotlib seaborn plotly scipy

Estrutura do Código

O notebook está organizado em várias seções principais:

Funções Auxiliares

• Criação de diretórios
• Análise de texto com LLMs (simulada)

Geração de Dados Sintéticos

• Dados financeiros (preços, volume)
• Dados de notícias (manchetes)
• Dados de sentimento

Simulação de Agentes

• Implementação de diferentes estratégias de agentes
• Processamento de dados e tomada de decisão
• Agregação de decisões

Visualização

• Gráficos combinados
• Gráficos de distribuição
• Gráficos interativos
• Mapas de calor de correlação

Análise Estatística e Insights

• Estatísticas resumidas
• Análise de bootstrap
• Relatório de insights baseado em LLM

Parâmetros Configuráveis

• NUM_AGENTS: Número de agentes simulados (padrão: 3)
• NUM_DAYS: Número de dias de dados simulados (padrão: 100)
• BOOTSTRAP_RESAMPLES: Número de reamostragens para bootstrap (padrão: 500)
• LINE_WIDTH: Largura das linhas nos gráficos (padrão: 2.5)

Resultados

O notebook gera os seguintes resultados no diretório output_multimodal_agents/:

• combined_plot.png: Gráfico combinado de preços, sentimentos e decisões dos agentes
• price_distribution.png: Gráficos de distribuição para preços
• volume_distribution.png: Gráficos de distribuição para volume
• interactive_price_chart.html: Gráfico interativo de preços
• correlation_heatmap.png: Mapa de calor de correlação
• insights.txt: Relatório de insights gerado pelos LLMs simulados

Segurança e Notas de Implementação

• As chamadas de API para LLMs são simuladas. Em um ambiente de produção, você precisaria substituir as funções simuladas por chamadas reais para as APIs respectivas.
• Chaves de API são mostradas como placeholders; nunca armazene chaves de API diretamente no código em ambientes de produção.
• O notebook verifica se está sendo executado em um ambiente Google Colab para ajustar o caminho de saída adequadamente.

Extensibilidade

Este notebook serve como um ponto de partida para implementações mais sofisticadas. Áreas para extensão incluem:

• Implementação de estratégias de agentes mais complexas
• Integração com fontes de dados reais (financeiras, notícias, mídias sociais)
• Utilização de chamadas reais para APIs de LLM
• Métodos de agregação mais avançados
• Validação de desempenho usando backtesting

Palavras-chave

Dados Multimodais, Agentes Descentralizados, Tomada de Decisão Financeira, Simulação, Explicabilidade, LLMs, Visualização de Dados, Séries Temporais, Bootstrap

Autor

Hélio Craveiro Pessoa Júnior