Agente de IA para Análise de Tendências de Mercado Financeiro

11 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que monitora e analisa tendências de mercado, fornecendo insights para ajustes de estratégias de investimento em tempo hábil.

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

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.

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