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mrtjr/README.md

💰 Sistema Multi-Agente Financeiro

Sistema completo de análise financeira com 8 agentes de IA especializados trabalhando em conjunto para fornecer análises profundas, recomendações personalizadas e insights de mercado.

🎯 Visão Geral

Este sistema utiliza a API da Anthropic (Claude) para criar um time virtual de analistas financeiros especializados que trabalham coordenadamente para ajudar você a tomar decisões de investimento mais informadas.

✨ Funcionalidades Principais

🤖 8 Agentes Especializados

  1. CIO (Chief Investment Officer) - Orquestrador

    • Temperatura: 0.2
    • Analisa requisições e coordena os especialistas
    • Sintetiza análises em recomendações acionáveis
  2. Analista de Renda Fixa

    • Temperatura: 0.3 | Web Search: ✅
    • Especialista em Tesouro Direto, CDBs, LCI/LCA, Debêntures
  3. Analista de Renda Variável

    • Temperatura: 0.3 | Web Search: ✅
    • Especialista em ações, análise fundamentalista, valuation
  4. Analista Macroeconômico

    • Temperatura: 0.3 | Web Search: ✅
    • Especialista em cenários macro, política monetária e fiscal
  5. Analista de Risco

    • Temperatura: 0.3 | Web Search: ✅
    • Especialista em gestão de risco, volatilidade, diversificação
  6. Analista de Fundos Imobiliários

    • Temperatura: 0.3 | Web Search: ✅
    • Especialista em FIIs, dividend yield, mercado imobiliário
  7. Analista de Criptomoedas

    • Temperatura: 0.3 | Web Search: ✅
    • Especialista em cripto, blockchain, DeFi
  8. Analista Técnico

    • Temperatura: 0.3 | Web Search: ✅
    • Especialista em análise gráfica, padrões, indicadores

📱 6 Abas Funcionais

💬 1. Chat

  • Faça perguntas sobre investimentos e mercado
  • CIO orquestra agentes especializados automaticamente
  • Respostas completas e fundamentadas
  • Histórico persistente de conversas

💼 2. Carteira

  • Adicione/remova ativos
  • Visualize alocação por classe
  • Análise completa com todos os 7 agentes especializados
  • Score de risco e diversificação
  • Métricas em tempo real

📊 3. Relatórios

Gere 3 tipos de relatórios sob demanda:

  • Relatório de Mercado Atual: Panorama completo do mercado brasileiro
  • Análise Macroeconômica: Cenário macro profundo
  • Recomendações por Perfil: Sugestões personalizadas para seu perfil

⚡ 4. Cenários (Simulador "E se...")

  • Configure: Selic, Dólar, IPCA
  • Veja impacto na sua carteira
  • Análise de múltiplos agentes
  • Salve cenários para referência futura

📈 5. Histórico

  • Todas as análises salvas automaticamente
  • Consulte decisões e insights passados
  • Filtros por tipo de análise
  • Memória persistente entre sessões

📚 6. Educação

  • Conceitos básicos de investimento
  • Como funcionam os agentes
  • Dicas de uso do sistema
  • Glossário financeiro

🔧 Recursos Técnicos

  • Storage Persistente: Dados salvos entre sessões
  • Análise de Risco: Cálculo automático de scores
  • Benchmarks: Comparação com CDI, Ibovespa, IFIX
  • Orquestração Inteligente: CIO decide quais agentes trabalham em cada tarefa
  • Web Search: Agentes especializados buscam dados atualizados
  • Validação de Dados: Verificação automática de inputs
  • Exportação: Download de relatórios em TXT

🚀 Como Começar

1. Pré-requisitos

  • Python 3.8+
  • Chave de API da Anthropic (Claude)

2. Instalação

# Clone o repositório
git clone <seu-repositório>
cd mrtjr

# Crie ambiente virtual
python -m venv venv

# Ative o ambiente virtual
# No Linux/Mac:
source venv/bin/activate
# No Windows:
venv\Scripts\activate

# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

3. Configuração

# Copie o arquivo de exemplo
cp .env.example .env

# Edite o .env e adicione sua chave da API
# ANTHROPIC_API_KEY=sua_chave_aqui

Para obter sua chave da API:

  1. Acesse https://console.anthropic.com/
  2. Crie uma conta ou faça login
  3. Vá em "API Keys"
  4. Gere uma nova chave
  5. Cole no arquivo .env

4. Executar

streamlit run app.py

O sistema abrirá automaticamente no seu navegador em http://localhost:8501

📖 Guia de Uso

Primeira Vez

  1. Configure seu Perfil

    • Vá na sidebar (⚙️ Configurações)
    • Escolha seu perfil de risco (Conservador/Moderado/Arrojado)
    • Defina seu horizonte de investimento
    • Salve
  2. Adicione Ativos à Carteira

    • Vá na aba "💼 Carteira"
    • Preencha: Ticker, Nome, Classe, Quantidade, Preço Médio
    • Clique em "Adicionar à Carteira"
    • Repita para todos seus investimentos
  3. Faça sua Primeira Análise

    • Clique em "🔍 Analisar Carteira Completa"
    • Aguarde enquanto os 7 agentes analisam
    • Leia o resumo executivo e análises detalhadas

Dicas de Uso

No Chat:

✅ "Como está o cenário macroeconômico para renda fixa?"
✅ "Vale a pena investir em FIIs agora?"
✅ "Analise a ação PETR4 para meu perfil conservador"
❌ "Oi" (muito genérico)

Na Carteira:

  • Mantenha atualizada
  • Análise completa a cada 15-30 dias
  • Compare score de risco com seu perfil
  • Observe diversificação

Nos Relatórios:

  • Gere semanalmente ou mensalmente
  • Baixe e arquive
  • Use para decisões estratégicas

Nos Cenários:

  • Teste cenários pessimistas (stress test)
  • Selic +5%, Dólar R$ 6,00, IPCA 10%
  • Veja como sua carteira se comportaria

🏗️ Arquitetura do Sistema

┌─────────────────┐
│   Streamlit UI  │  (Interface do Usuário)
└────────┬────────┘
         │
┌────────▼────────────────────────┐
│  Multi-Agent Orchestrator       │
│  (Sistema de Orquestração)      │
└────────┬────────────────────────┘
         │
    ┌────▼────┐
    │   CIO   │  (Orquestrador)
    └────┬────┘
         │
    ┌────▼────────────────────────────────────┐
    │  7 Agentes Especializados (Paralelo)    │
    ├─────────────────────────────────────────┤
    │ • Renda Fixa    • Renda Variável        │
    │ • Macro         • Risco                 │
    │ • FIIs          • Cripto                │
    │ • Técnico                               │
    └─────────────────────────────────────────┘
         │
    ┌────▼────────┐
    │  Claude API │  (Anthropic)
    └─────────────┘

📂 Estrutura de Arquivos

mrtjr/
├── app.py                 # Aplicação Streamlit principal
├── agents.py              # Sistema de agentes e orquestração
├── config.py              # Configurações dos agentes e sistema
├── storage.py             # Gerenciamento de persistência
├── utils.py               # Funções auxiliares e cálculos
├── requirements.txt       # Dependências Python
├── .env.example           # Exemplo de variáveis de ambiente
├── .env                   # Suas configurações (não commitar!)
├── .gitignore             # Arquivos ignorados pelo Git
├── README.md              # Este arquivo
└── data/                  # Dados persistentes (criado automaticamente)
    ├── portfolio.json     # Sua carteira
    ├── history.json       # Histórico de análises
    ├── scenarios.json     # Cenários simulados
    └── user_profile.json  # Seu perfil

🔐 Segurança e Privacidade

  • ✅ Todos os dados ficam armazenados localmente na pasta data/
  • ✅ Suas informações não são compartilhadas
  • ✅ API Key fica apenas no arquivo .env local
  • ⚠️ NUNCA commite o arquivo .env para repositórios públicos
  • ⚠️ Não compartilhe sua chave de API

💡 Exemplos de Uso

Exemplo 1: Análise de Carteira

1. Adicione seus ativos na aba Carteira
2. Clique em "Analisar Carteira Completa"
3. Leia o resumo executivo do CIO
4. Veja análises detalhadas de cada especialista
5. Implemente recomendações prioritárias

Exemplo 2: Decisão de Compra

1. Vá no Chat
2. Pergunte: "Devo comprar ITUB4 agora? Meu perfil é moderado"
3. CIO acionará agentes relevantes (Renda Variável, Macro, Risco)
4. Receba análise completa com prós, contras e recomendação

Exemplo 3: Planejamento Estratégico

1. Gere "Relatório de Mercado Atual" (aba Relatórios)
2. Simule cenário pessimista (aba Cenários)
3. Analise sua carteira (aba Carteira)
4. Consulte histórico de análises passadas
5. Tome decisão informada

🛠️ Tecnologias Utilizadas

  • Python 3.8+: Linguagem principal
  • Streamlit: Framework de interface
  • Anthropic Claude API: IA dos agentes
  • Pandas: Manipulação de dados
  • Plotly: Visualizações interativas
  • yfinance: Dados de mercado
  • python-dotenv: Gerenciamento de variáveis de ambiente

📊 Métricas e Cálculos

Score de Risco (0-10)

  • Baseado na alocação por classe de ativo
  • Pesos: Renda Fixa (1), Ações (7), FIIs (5), Cripto (10)
  • Média ponderada pela alocação

Score de Diversificação (0-10)

  • Número de ativos
  • Número de classes
  • Índice de concentração (HHI)

Retorno Esperado

  • Estimativa baseada em médias históricas
  • Renda Fixa: ~12% a.a.
  • Ações: ~15% a.a.
  • FIIs: ~10% a.a.
  • Cripto: ~30% a.a. (alta volatilidade)

🤝 Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Para contribuir:

  1. Fork o projeto
  2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/MinhaFeature)
  3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Adiciona MinhaFeature')
  4. Push para a branch (git push origin feature/MinhaFeature)
  5. Abra um Pull Request

📝 Roadmap

Versão 1.0 (Atual) ✅

  • 8 agentes especializados
  • 6 abas funcionais
  • Storage persistente
  • Análise de carteira
  • Simulador de cenários
  • Sistema de relatórios

Versão 2.0 (Futuro)

  • Integração com APIs de corretoras
  • Atualização automática de preços
  • Alertas e notificações
  • Análise de desempenho histórico
  • Comparação com outros investidores
  • Mobile app

⚠️ Disclaimer

IMPORTANTE: Este sistema é uma ferramenta educacional e de suporte à decisão.

  • ✅ Use como complemento à sua análise
  • ✅ Consulte profissionais certificados (CFP, CGA)
  • ✅ Avalie seu perfil de risco
  • NÃO é recomendação de investimento
  • NÃO substitui consultoria profissional
  • ❌ Rentabilidade passada não garante retornos futuros

Investimentos envolvem riscos. Você é responsável por suas decisões.

📞 Suporte

  • 🐛 Bugs: Abra uma issue no GitHub
  • 💡 Sugestões: Pull requests são bem-vindos
  • 📧 Contato: [seu-email@exemplo.com]

📄 Licença

MIT License - Veja arquivo LICENSE para detalhes

🙏 Agradecimentos

  • Anthropic pela API do Claude
  • Comunidade Streamlit
  • Todos os contribuidores

Desenvolvido com ❤️ para democratizar análise financeira de qualidade

Versão 1.0.0 | Janeiro 2025

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  1. mrtjr mrtjr Public

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    Python