{"id":218,"date":"2023-12-16T13:13:38","date_gmt":"2023-12-16T16:13:38","guid":{"rendered":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/?p=218"},"modified":"2023-12-17T09:24:41","modified_gmt":"2023-12-17T12:24:41","slug":"usando-o-gemini-pro-da-google-para-analisar-o-sentimento-do-mercado-de-acoes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/2023\/12\/16\/usando-o-gemini-pro-da-google-para-analisar-o-sentimento-do-mercado-de-acoes\/","title":{"rendered":"Usando o Gemini Pro da Google para analisar o sentimento do mercado de a\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

A an\u00e1lise de sentimentos \u00e9 uma aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial muito interessante que permite inferir o sentimento predominante com base num conjunto de informa\u00e7\u00f5es. Neste artigo vamos criar uma aplica\u00e7\u00e3o Python acessando a API da IA generativa Gemini PRO da Google para inferir o sentimento existente no mercado de a\u00e7\u00f5es em rela\u00e7\u00e3o \u00a0 a determinada a\u00e7\u00e3o de uma empresa.<\/p>\n\n\n\n

Vamos precisar de uma API KEY , ou chave secreta para ter acesso \u00e0 API do
Gemini Pro, voc\u00ea a pode obter em https:\/\/makersuite.google.com\/app\/apikey<\/p>\n\n\n\n

Vamos testar nossa aplica\u00e7\u00e3o dentro do ambiente do Google Colab onde j\u00e1 existe
uma vers\u00e3o do Python superior \u00e0 3.9, necess\u00e1ria para poder usar os modelos de IA
generativa dispon\u00edveis no Gemini Pro (Gemini Pro e Gemini Pro Vision)<\/p>\n\n\n\n

Dentro do ambiente do Google Colab na pastinha de SECRETS (com o \u00edcone de uma chave) armazenar a api key (chave) obtida anteriormente dentro de uma vari\u00e1vel,
por exemplo “GOOGLE_API_KEY” e habilitar a op\u00e7\u00e3o de “Acesso ao Notebook”,
para ela ficar dispon\u00edvel dentro de sua aplica\u00e7\u00e3o quando recuperar os dados do
usu\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

Vamos come\u00e7ar fazendo a importa\u00e7\u00e3o das bibliotecas necess\u00e1rias:<\/p>\n\n\n\n

import pathlib\nimport textwrap\nimport google.generativeai as genai\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Importo minhas vari\u00e1veis de usu\u00e1rio do ambiente do Google Colab mantendo a privacidade de minha chave (GOOGLE API KEY):<\/p>\n\n\n\n
from google.colab import userdata\n\nfrom IPython.display import display\nfrom IPython.display import Markdown\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Em alguns caso o uso da instru\u00e7\u00e3o response.text \u00e9 suficiente para imprimir um texto de forma leg\u00edvel. Em outros casos, quando queremos uma formata\u00e7\u00e3o melhor do texto utilizamos o formato MARKDOWN. Criamos uma fun\u00e7\u00e3o simples para converter texto sem formata\u00e7\u00e3o para o formato Markdown.<\/p>\n\n\n\n
def to_markdown(text):\n  text = text.replace(\u2022,   *)\n  return Markdown(textwrap.indent(text, > , predicate=lambda _: True))<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Recupera dos dados do usu\u00e1rio a vari\u00e1vel GOOGLE_API_KEY, com sua chave (API key) de acesso ao modelo escolhido do Gemini Pro. No nosso caso o modelo \u00e9 o Gemini Pro mesmo para trabalhar com prompts de texto, ao inv\u00e9s do Gemini Pro View que permite trabalhar com im\u00e1gens.<\/p>\n\n\n\n
GOOGLE_API_KEY=userdata.get(GOOGLE_API_KEY)\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
# Caso deseje listar todos os modelos de IA generativa dispon\u00edveis pode utilizar\n# o seguinte trecho de c\u00f3digo, dentro do FOR, caso contr\u00e1rio, n\u00e3o precisa.\n\n#for m in genai.list_models():\n#  if generateContent in m.supported_generation_methods:\n#    print(m.name)\n    \n##<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Selecionamos o modelo de IA Generativo a ser utilizado, no caso gemini-pro para prompts em modo texto.<\/p>\n\n\n\n
model = genai.GenerativeModel(gemini-pro)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
O gemini-pro n\u00e3o trabalha com textos multimodais mas existe a op\u00e7\u00e3o de trabalhar
com o recurso de embeddings que permitiria quebrar esta restri\u00e7\u00e3o do gemini-pro.
Neste exemplo para manter a coisa simples coloquei todo o string de texto numa
linha s\u00f3, desta forma driblo a restri\u00e7\u00e3o do texto n\u00e3o ser multimodal e mantenho
o exemplo simples. Claro que para textos maiores o recurso de embeddings \u00e9 a
\u00fanica alternativa poss\u00edvel. Em um futuro exemplo vou mostrar como trabalhar com
embeddings.<\/p>\n\n\n\n
meu_prompt = \"Qual o sentimento do mercado em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s a\u00e7\u00f5es da Petrobras com base nas seguintes informa\u00e7\u00f5es? Petrobras (PETR4) paga hoje 2a parcela de R$ 15. Petrobras desiste da venda de suas a\u00e7\u00f5es da Usina El\u00e9trica a G\u00e1s de Arauc\u00e1ria. Petrobras (PETR4): a\u00e7\u00f5es fecham em alta em dia de preg\u00e3o vol\u00e1til, As a\u00e7\u00f5es preferenciais da Petrobras (PETR4) subiram 0,23% nesta sexta-feira (15\/12\/2023), cotadas a R$ 35,40. O Ibovespa, por sua vez, recuou 0,49%, aos 130.197,10 pontos. Petr\u00f3leo fecha em baixa, com d\u00f3lar impulsionando a sess\u00e3o. Perspectivas sobre o relaxamento monet\u00e1rio nas principais economias ajudaram a conter a queda hoje (15\/12\/2023). Os contratos futuros de petr\u00f3leo fecharam com modestas perdas nesta sexta-feira (15\/12\/2023), em corre\u00e7\u00e3o ap\u00f3s os ganhos das duas \u00faltimas sess\u00f5es, mas de forma insuficiente para impedir uma valoriza\u00e7\u00e3o semanal. Dados mistos e a recupera\u00e7\u00e3o do d\u00f3lar amplificaram a press\u00e3o, embora perspectivas por relaxamento monet\u00e1rio nas principais economias ajudem a conter queda.\"    <\/code><\/pre>\n\n\n\n
As informa\u00e7\u00f5es sobre o exemplo, no caso a Petrobras, a\u00e7\u00f5es e noticias do mercado do petr\u00f3leo foram extraidas dos principais ve\u00edculos de comunica\u00e7\u00e3o.  A ideia \u00e9 analisar o sentimento do mercado com base nas informa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n
E agora, as instru\u00e7\u00f5es para exibir o resultado desta an\u00e1lise, ou seja, o sentimento do mercado no momento em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s a\u00e7\u00f5es da Petrobras. Claro que com base nas informa\u00e7\u00f5es que eu disponibilizei para ele, que podem ser incompletas ou n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
response = model.generate_content(meu_prompt)\nprint(response.text)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
N\u00e3o foi necess\u00e1rio o uso da fun\u00e7\u00e3o criada anteriormente, to_markdown, ela gerou um texto com formata\u00e7\u00e3o falha.  A instru\u00e7\u00e3o response.text j\u00e1 foi suficiente para gerar um texto leg\u00edvel.A an\u00e1lise de sentimento do mercado dele foi a seguinte:
<\/p>\n\n\n\n
O mercado est\u00e1 otimista em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s a\u00e7\u00f5es da Petrobras.<\/strong><\/p>\n\n\n\n
A empresa pagou hoje a segunda parcela de R$ 15,2 bilh\u00f5es<\/strong> de dividendos, o que \u00e9 um sinal de solidez financeira. A Petrobras tamb\u00e9m desistiu da venda de suas a\u00e7\u00f5es da Usina El\u00e9trica a Gas de Aragua\u00edna, o que indica que a empresa est\u00e1 confiante em seu potencial de gera\u00e7\u00e3o de caixa.<\/p>\n\n\n\n
As a\u00e7\u00f5es preferenciais da Petrobras (PETR4) subiram 0,23%<\/strong>, a R$ 35,40<\/strong>, enquanto o Ibovespa recuou 0,49%<\/strong>, aos 130.197,10 pontos<\/strong>. Isso indica que os investidores est\u00e3o mais confiantes nas a\u00e7\u00f5es da Petrobras do que no mercado como um todo.<\/p>\n\n\n\n
A seguir, o c\u00f3digo completo:<\/p>\n\n\n\n
import pathlib\nimport textwrap\nimport google.generativeai as genai\n\nfrom google.colab import userdata\nfrom IPython.display import display\nfrom IPython.display import Markdown\n\ndef to_markdown(text):\n  text = text.replace(\u2022,   *)\n  return Markdown(textwrap.indent(text, > , predicate=lambda _: True))\n  \nGOOGLE_API_KEY=userdata.get(GOOGLE_API_KEY)\n\n# Caso deseje listar todos os modelos de IA generativa dispon\u00edveis pode utilizar\n# o seguinte trecho de c\u00f3digo, dentro do FOR, caso contr\u00e1rio, n\u00e3o precisa.\n\n#for m in genai.list_models():\n#  if generateContent in m.supported_generation_methods:\n#    print(m.name)\n\nmodel = genai.GenerativeModel(gemini-pro)\n\nmeu_prompt = \"Qual o sentimento do mercado em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s a\u00e7\u00f5es da Petrobras com base nas seguintes informa\u00e7\u00f5es? Petrobras (PETR4) paga hoje 2a parcela de R$ 15. Petrobras desiste da venda de suas a\u00e7\u00f5es da Usina El\u00e9trica a G\u00e1s de Arauc\u00e1ria. Petrobras (PETR4): a\u00e7\u00f5es fecham em alta em dia de preg\u00e3o vol\u00e1til, As a\u00e7\u00f5es preferenciais da Petrobras (PETR4) subiram 0,23% nesta sexta-feira (15\/12\/2023), cotadas a R$ 35,40. O Ibovespa, por sua vez, recuou 0,49%, aos 130.197,10 pontos. Petr\u00f3leo fecha em baixa, com d\u00f3lar impulsionando a sess\u00e3o. Perspectivas sobre o relaxamento monet\u00e1rio nas principais economias ajudaram a conter a queda hoje (15\/12\/2023). Os contratos futuros de petr\u00f3leo fecharam com modestas perdas nesta sexta-feira (15\/12\/2023), em corre\u00e7\u00e3o ap\u00f3s os ganhos das duas \u00faltimas sess\u00f5es, mas de forma insuficiente para impedir uma valoriza\u00e7\u00e3o semanal. Dados mistos e a recupera\u00e7\u00e3o do d\u00f3lar amplificaram a press\u00e3o, embora perspectivas por relaxamento monet\u00e1rio nas principais economias ajudem a conter queda.\"\n\nresponse = model.generate_content(meu_prompt)\nprint(response.text)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
O Gemini Pro se saiu muito bem fazendo a an\u00e1lise de sentimento do mercado, com base nas informa\u00e7\u00f5es fornecidas. Aprovado com louvor. Espero que tenham gostado.<\/p>\n\n\n\n
Autor: Ernesto Villafuerte Oyola
            Mestre em Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o \/ IA<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
A an\u00e1lise de sentimentos \u00e9 uma aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial muito interessante que permite inferir o sentimento predominante com base num conjunto de informa\u00e7\u00f5es. Neste artigo vamos criar uma aplica\u00e7\u00e3o Python acessando a API da IA generativa Gemini PRO da Google para inferir o sentimento existente no mercado de a\u00e7\u00f5es em rela\u00e7\u00e3o \u00a0 a determinada … <\/p>\n
Continue lendo “Usando o Gemini Pro da Google para analisar o sentimento do mercado de a\u00e7\u00f5es”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"advanced_seo_description":"","jetpack_seo_html_title":"","jetpack_seo_noindex":false,"jetpack_seo_schema_type":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-218","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sem-categoria","entry"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p7PCWO-3w","jetpack-related-posts":[],"jetpack_featured_media_url":"","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/218","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=218"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/218\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":225,"href":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/218\/revisions\/225"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=218"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=218"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/softwarelivre-br.aomega.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=218"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}