Agente de IA para Simulação de Cenários de Mercado

14 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que simula diferentes cenários de mercado e seu impacto em carteiras de investimento.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts e detalhes de requisitos para um requisitos para o Fluxo de Agentes "Simulação de Cenários de Mercado", uma solução de automação projetada para simular diferentes cenários de mercado e analisar seu impacto em carteiras 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 antecipar impactos de diferentes cenários de mercado nas carteiras e auxiliar na tomada de decisões estratégicas para mitigação de riscos.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

No ambiente financeiro atual, onde a volatilidade e as mudanças rápidas são frequentes, gestores de investimento enfrentam grandes desafios para antecipar impactos de diferentes cenários de mercado em suas carteiras. A necessidade de tomar decisões estratégicas eficazes para mitigação de riscos é crítica para otimizar o desempenho das carteiras de investimento.


Problemas Identificados

  • Anticipação de Impactos: Dificuldade em prever como diferentes cenários de mercado afetarão as carteiras de investimento.
  • Tomada de Decisão Estratégica: Necessidade de fornecer insights estratégicos para otimização e proteção das carteiras.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

  • Melhorar a antecipação de impactos de cenários de mercado nas carteiras de investimento.
  • Auxiliar na tomada de decisões estratégicas para mitigação de riscos e otimização das carteiras.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para simulação de cenários de mercado utiliza dados históricos e projeções de mercado para simular cenários variados e analisar o impacto potencial nas carteiras de investimento. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na simulação de cenários de mercado.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com o envio de dados históricos de mercado e termina com a geração de um relatório de impacto em markdown, contendo insights estratégicos.

A execução do agente é linear e não possui etapas condicionais.

Agentes Função Principal
Agente de Simulação de Cenários de Mercado (RF 1) Simular cenários de mercado e analisar impacto em carteiras de investimento.

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 Simulação de Cenários de Mercado

1.1 Tarefa do Agente

Simular diferentes cenários de mercado e analisar seu impacto em carteiras de investimento.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados históricos de mercado e projeções econômicas em formato JSON. Estes dados são utilizados para simular cenários de mercado.

# 2. Objetivo
Simular cenários variados com base em dados históricos e projeções de mercado, analisar o impacto potencial desses cenários nas carteiras de investimento, e fornecer insights estratégicos para otimização e proteção das carteiras.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize dados históricos de mercado para criar cenários que reflitam variações em indicadores econômicos relevantes, como taxas de juros, inflação e variação cambial.
- Projete os impactos potenciais de cada cenário em diferentes classes de ativos dentro das carteiras de investimento, considerando correlações históricas e volatilidade.
- Identifique riscos específicos associados a cada cenário e sugira estratégias de mitigação adequadas, como diversificação ou hedging.
- Gere insights estratégicos destacando oportunidades de otimização de carteira, como reequilíbrio de ativos ou alocação em setores emergentes.
- Forneça recomendações personalizadas baseadas no perfil de risco e objetivos de investimento do usuário, considerando as limitações e metas de retorno.
- Calcule métricas de desempenho esperadas, como retorno esperado, desvio padrão e índice de Sharpe para cada cenário simulado. 
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 dados históricos de mercado e projeções econômicas via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo JSON contendo dados históricos de mercado e projeções econômicas.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos nos formatos: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório formatado em **Markdown**. A estrutura deve incluir uma análise de impacto em carteiras de investimento e insights estratégicos, destacando oportunidades de otimização e estratégias de mitigação de riscos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Análise de Impacto:**
    - Cenário 1: Impacto esperado de X% nas carteiras.
    - Cenário 2: Impacto esperado de Y% nas carteiras.
    
    **Insights Estratégicos:**
    - Reequilibrar ativos para aumentar exposição em setores emergentes.
    - Considerar estratégias de hedging para mitigar riscos de variação cambial. 
  • Número de caracteres esperado: O relatório final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos cenários simulados.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.7

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular métricas de desempenho.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 não é passada para outros agentes internos.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Este agente é o único no fluxo e sua execução finaliza o processo.

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