1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para um agente de IA que monitora e analisa tendências de mercado financeiro, fornecendo insights em tempo real para ajustes de estratégias de investimento. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é auxiliar investidores a ajustar suas estratégias com base em insights acionáveis derivados de dados de mercado em tempo real, reduzindo a dificuldade de acompanhamento constante das tendências.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Investidores enfrentam desafios significativos ao tentar acompanhar as rápidas mudanças nas tendências do mercado financeiro. As dificuldades incluem:
- Monitoramento contínuo das tendências de mercado.
- Necessidade de insights rápidos para ajustes estratégicos de investimento.
Atualmente, muitas decisões de investimento são baseadas em análises manuais demoradas ou em sistemas que não conseguem acompanhar o ritmo acelerado das mudanças de mercado.
Problemas Identificados
- Dificuldade de acompanhamento: A velocidade das mudanças de mercado torna inviável o acompanhamento manual constante.
- Necessidade de insights rápidos: Decisões de investimento precisam ser baseadas em dados atualizados e análises precisas para evitar perdas.
- Complexidade na análise de dados: A análise de grandes volumes de dados de mercado requer ferramentas avançadas que muitos investidores não possuem.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Fornecer insights em tempo real sobre tendências de mercado.
- Permitir ajustes estratégicos rápidos com base em dados atualizados.
- Reduzir o tempo necessário para análise de dados de mercado.
- Aumentar a precisão das decisões de investimento.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para análise de tendências de mercado financeiro monitora dados em tempo real, analisa tendências emergentes e fornece insights acionáveis para ajustes de estratégias de investimento. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficaz na análise de tendências de mercado financeiro.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a execução de chamadas a APIs de dados de mercado e termina com a geração de insights acionáveis para ajustes de estratégias de investimento.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Execução de Chamada à API de Mercado (RF 1)
| Realizar chamadas às APIs de dados de mercado financeiro para obter dados recentes e estruturados para análise. |
Agente de Detecção de Tendências de Mercado (RF 2)
| Padronizar os dados recuperados e identificar tendências emergentes por ativo, classe de ativo e mercado, com sinalização de força e confiança. |
Agente de Análise Crítica e Recomendações Táticas de Investimento (RF 3)
| Transformar tendências identificadas em insights acionáveis e sugestões táticas de ajuste de estratégia. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Execução de Chamada à API de Mercado
1.1 Tarefa do Agente
Realizar chamadas às APIs de dados de mercado financeiro (preços, volumes, índices, futuros, moedas e notícias) para obter dados recentes e estruturados para análise.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um payload com endpoints de APIs de mercado financeiro para realizar chamadas e obter dados recentes. # 2. Objetivo Realizar chamadas às APIs de mercado financeiro para obter dados estruturados que serão utilizados na análise de tendências. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Este agente é exclusivamente de execução de chamadas a APIs e não requer instruções de LLM. - Sua função é receber o payload pronto, realizar as requisições e retornar os dados crus conforme o expected_output.
1.3 Configurações do Agente
1.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de um payload com endpoints de APIs de mercado financeiro via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um payload JSON com informações de endpoints de APIs de mercado financeiro.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados crus recuperados das APIs, incluindo preços, volumes, índices e notícias.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "status": "sucesso", "fontes": [ { "source": "precos_spot", "symbol": "AAPL", "timeframe": "1m", "data": [ {"ts": "2025-12-11T04:35:00Z", "open": 195.12, "high": 195.40, "low": 195.05, "close": 195.33, "volume": 120345} ], "metadata": {"provider": "provedor_x", "moeda": "USD"} } ], "erros": [] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
- Temperatura: Não se aplica
1.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Realiza chamadas a APIs externas de mercado financeiro.
1.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Detecção de Tendências de Mercado (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Detecção de Tendências de Mercado (RF 2).
RF 2. Agente de Detecção de Tendências de Mercado
2.1 Tarefa do Agente
Padronizar os dados recuperados e identificar tendências emergentes por ativo, classe de ativo e mercado, com sinalização de força e confiança.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados crus de mercado financeiro, incluindo preços e volumes, para análise de tendências. # 2. Objetivo Padronizar os dados e identificar tendências emergentes por ativo, classe de ativo e mercado. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Normalização de dados: converta todos os timestamps para UTC, ordene por ts ascendente e elimine duplicatas por (symbol, ts). Rejeite pontos sem close ou com valores negativos. - Janela e granularidades: calcule métricas em 15m, 1h, 4h e 1d usando apenas a janela recebida. Não extrapole além do período fornecido. - Definição de sinais de tendência por ativo: • Momentum: alta se variação percentual do close no intervalo > +0,8% (15m/1h) ou > +1,5% (4h/1d); baixa se abaixo de -0,8% ou -1,5% respectivamente. • Breakout: sinalize breakout de alta se o close atual superar a máxima dos últimos 20 períodos por ≥0,5%; de baixa se fechar abaixo da mínima de 20 por ≥0,5%. • Volume: sinalize volume_z>2 quando volume atual estiver >2 desvios da média de 30 períodos; volume_fraco se < mediana de 30 períodos. • Consolidação: marque "lateral" quando (max-min)/ATR_14 < 0,5 durante os últimos 20 períodos. - Regras de consolidação de sinais em tendência: • Direção final: alta se ≥2 sinais pró-alta ativos (ex.: momentum+breakout) e nenhum sinal de baixa dominante; baixa por simetria; lateral caso contrário. • Força da tendência (0 a 1): 0,9 quando existem 3 sinais pró a mesma direção; 0,7 quando existem 2; 0,5 em um único sinal; 0,3 quando lateral. • Confiança (0 a 1): base 0,6; +0,1 se dados_completos=true (sem lacunas >2 períodos), +0,1 se volume_z>2, -0,1 em conflito_timeframes=true, -0,1 se liquidez_ok=false. Limite entre 0 e 1. - Conflito entre timeframes: se 15m/1h divergem de 4h/1d, defina conflito_timeframes=true e reduza confiança em 0,1. Priorize o timeframe mais alto na direção final do ativo. - Qualidade e filtros: • Defina liquidez_ok=false se volume mediano dos últimos 30 períodos estiver no quintil inferior do universo analisado. • Ignore (não gere trend) se dados_completos=false ou se houver menos de 15 períodos válidos no timeframe. - Agregações de mercado: calcule breadth como % de symbols com direcao=alta no timeframe de referência (1h). Temas setoriais: se >60% dos symbols de um setor em alta com forca≥0,6 marque como "forte_alta". - Sinalização final: defina tendencias_detectadas=true se existir pelo menos 1 trend com confianca≥0,6; caso contrário, false.
2.3 Configurações do Agente
2.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input o JSON contendo dados crus de mercado financeiro.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as tendências detectadas, incluindo força e confiança por ativo e setor.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "tendencias_detectadas": true, "janela_analise": {"inicio": "2025-12-11T00:00:00Z", "fim": "2025-12-11T04:38:00Z", "intervalos": ["15m","1h","4h","1d"]}, "trends": [ { "symbol": "AAPL", "classe": "acao", "direcao": "alta", "forca": 0.78, "confianca": 0.72, "timeframe": "1h", "inicio_tendencia_ts": "2025-12-11T03:10:00Z", "sinais": ["momentum_>_0.8%/h","breakout_20_max","volume_z>2"], "validacoes": {"liquidez_ok": true, "dados_completos": true, "conflito_timeframes": false}, "observacoes": "Quebra da máxima de 20 períodos com volume acima da média de 30 dias." } ], "resumo_mercado": {"amplitude_setorial": {"tecnologia": "forte_alta", "energia": "neutro"}, "breadth": {"percentual_em_alta": 62}, "temas": ["rotaçao_para_growth"]} } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
2.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Análise Crítica e Recomendações Táticas de Investimento (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise Crítica e Recomendações Táticas de Investimento (RF 3).
RF 3. Agente de Análise Crítica e Recomendações Táticas de Investimento
3.1 Tarefa do Agente
Transformar tendências identificadas em insights acionáveis e sugestões táticas de ajuste de estratégia, com controles de risco claros e condições de invalidação.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de tendências de mercado identificadas, com força e confiança, para transformação em insights acionáveis. # 2. Objetivo Transformar tendências identificadas em insights acionáveis e sugestões táticas de ajuste de estratégia. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Produção de insight somente quando tendencias_detectadas=true e existir pelo menos um trend com confianca≥0,6; caso contrário, produza orientação de monitoramento e não sugira aumento de risco. - Construção de temas: agrupe trends por setor/classe/driver comum (ex.: "quebra_de_maximas_em_growth"). Um tema exige ≥3 ativos alinhados ou 1 índice representativo com forca≥0,7. - Controles de risco mínimos em toda recomendação: • Defina ao menos um nível claro de invalidação técnico (ex.: fechamento abaixo da mínima de 20 períodos para vieses de alta). • Sugira tamanho de ajuste conservador: intervalo de 1% a 5% do portfólio no alvo; nunca recomende >5% por única recomendação tática. • Reforce hedge quando correlação média 60 dias com o portfólio >0,7 (ex.: sugerir redução de beta ou proteção com índice setorial). - Condições de entrada: prefira confirmar com volume (z>1) ou pullback até média curta (ex.: EMA20) para reduzir risco de rompimento falso. - Conflitos e exceções: se houver conflito_timeframes=true dominante, rebaixe a confiança do insight em 0,1 e troque a ação para "monitorar" ou "entrada_parcial". - Liquidez e execução: não sugerir ação se liquidez_ok=false no ativo; priorize índices/ETFs do mesmo tema. - Notícias e macro em linha: se houver notícia negativa dominante no horizonte analisado para o tema, reduzir confiança em 0,1 e exigir confirmação adicional de preço/volume antes de qualquer ajuste. - Linguagem e compliance: não prometa retorno; apresente cenários, riscos e invalidações de forma objetiva e verificável; inclua sempre quando_revisitar.
3.3 Configurações do Agente
3.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input o JSON contendo as tendências de mercado detectadas.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 8.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo insights acionáveis e sugestões táticas de ajuste de estratégia.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "insights": [ { "tema": "forca_em_tecnologia_growth", "racional": "Amplitude setorial >60% em alta com momentum e breakouts em large caps.", "acoes_sugeridas": ["aumentar_exposicao_setorial_gradual"], "gatilhos_de_entrada": ["pullback_ate_EMA20","confirmacao_de_volume_z>1"], "niveis_de_invalidacao": ["fechamento_abaixo_minima_20_periodos"], "horizonte": "dias_a_semanas", "notas_de_risco": ["reprecificacao_rapida_pos_resultados","sensibilidade_a_taxa_juros"], "confianca": 0.7, "watchlist": ["AAPL","MSFT","NVDA"] } ], "sugestoes_de_ajuste_de_portfolio": [ { "alvo": "setor_tecnologia", "acao": "rebalanco", "intervalo_percentual": {"min": 2, "max": 5}, "criterios": ["confianca_tema>=0.65","liquidez_ok"] } ], "alert_level": "atencao", "quando_revisitar": "se confianca cair <0.6 ou invalidacao acionada" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 6.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
3.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta (JSON de insights) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. Os insights gerados são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.