Tendência não é só coisa de TikTok. No mundo financeiro, entender o que mudou nos últimos 30 anos pode valer mais do que qualquer pitch de startup. Quem presta atenção nas curvas do passado enxerga onde o mercado está prestes a derrapar, ou decolar.
Neste tutorial, você vai aprender a usar o ChatGPT como assistente de investigação histórica: ele vai te ajudar a limpar décadas de dados financeiros, identificar padrões de crescimento (ou colapso), reconhecer ciclos sazonais e prever os possíveis próximos capítulos da sua indústria. Spoiler: o passado não se repete, mas costuma rimar.
Etapa 1: Colete e prepare dados históricos relevantes
Você não faz análise de longo prazo com dados dos últimos 5 anos. Aqui, estamos falando de pelo menos 15 a 30 anos de informações. E não vale qualquer dado, tem que ser confiável.
O que procurar:
- Bancos de dados governamentais, associações de classe, fornecedores tipo IBGE, Ipea, Quandl, World Bank ou Statista.
- Indicadores como: receita do setor, margem de lucro, ROI, capex, número de empregos e valor de mercado.
Depois de coletar, peça ao ChatGPT:
Limpe e padronize este conjunto de dados do setor [nome do setor] com 20 anos de histórico:
1. Ajuste pela inflação
2. Trate dados ausentes
3. Calcule taxas de crescimento ano a ano (YoY)
4. Identifique e sinalize outliers
Forneça os dados estruturados para análise e um resumo das alterações realizadas.
Cheque se ele:
- Corrigiu pela inflação,
- Lidou com dados faltantes (sem inventar números mágicos),
- Calculou o crescimento ano a ano,
- E te entregou um dataset com cara de planilha de gente séria.
Etapa 2: Identifique tendências de crescimento de longo prazo
Hora de ver para onde a coisa estava indo (e se mudou de rumo).
Peça ao ChatGPT:
Com base no conjunto de dados atualizado, calcule:
1. Médias móveis de 5 e 10 anos
2. Linhas de tendência linear e polinomial
3. CAGR (taxa de crescimento anual composta) por década e no total
4. Identifique mudanças significativas de tendência
Forneça os resultados e uma breve interpretação.
Depois, pergunte por gráficos:
Agora, crie os seguintes gráficos com base nos dados:
1. Gráfico de linhas múltiplas: valores reais, médias móveis, linhas de tendência
2. Mapa de calor: CAGR por década
3. Gráfico de área empilhada: contribuição de subsegmentos
Explique os principais insights de cada visualização.
Importante: Peça ajuda para entender os eventos históricos que coincidem com grandes mudanças (crises, regulações, pandemias, modinhas tecnológicas). O gráfico sobe? Alguém faturou. O gráfico desce? Alguém quebrou.
Etapa 3: Detecte padrões cíclicos e sazonalidade
Nem todo crescimento é linear. Alguns setores têm ciclos. Outros têm TPM.
Use esse prompt:
Para o conjunto de dados do setor [nome do setor], por favor:
1. Aplique decomposição de séries temporais para separar os componentes de tendência, ciclo e sazonalidade para cada métrica
2. Identifique padrões cíclicos significativos, incluindo duração e amplitude
3. Determine padrões sazonais consistentes e quantifique seu impacto
4. Crie visualizações mostrando os componentes decompostos para cada métrica
Resuma os achados, destacando os padrões cíclicos ou sazonais mais relevantes para o setor.
O que observar:
- Ciclos de alta/baixa durando 5, 10 ou 15 anos.
- Estações ou trimestres com comportamentos previsíveis.
- Mudanças nesses ciclos ao longo do tempo.
💡 Dica: Pergunte se esses ciclos coincidem com ciclos econômicos maiores (PIB, juros, inflação) ou só com a safra de milho mesmo.
Etapa 4: Identifique mudanças estruturais na indústria
Setores envelhecem, mudam de pele, ou são engolidos por novos modelos. Vamos descobrir quando isso aconteceu com o seu.
Prompt:
Analisando nosso conjunto de dados de 20 anos do setor [nome do setor], por favor:
1. Identifique mudanças estruturais significativas ou alterações nos fundamentos da indústria
2. Descreva mudanças na concentração de mercado, modelos de negócio e fontes de receita
3. Destaque alterações na estrutura de custos, motores de lucro e dinâmica competitiva
4. Aponte inovações tecnológicas ou rupturas relevantes
Para cada mudança identificada, descreva sua natureza, momento e possíveis causas. Quantifique o impacto nos principais indicadores sempre que possível.
Visualizações úteis:
Para as mudanças estruturais identificadas, crie:
1. Linha do tempo com os principais marcos
2. Gráficos comparativos de antes e depois
3. Diagrama de rede mostrando a evolução da indústria
Explique como cada visualização demonstra o impacto das mudanças.
Procure por:
- Mudanças em como o setor ganha dinheiro (ex: produto físico → assinatura)
- Concentração de mercado (o famoso “3 empresas dominam tudo”)
- Entradas ou saídas de grandes players
- Inovações tecnológicas que causaram terremotos
Etapa 5: Relacione com fatores macroeconômicos
O setor está indo bem... mas o país está afundando? Talvez uma coisa explique a outra.
Prompt para correlação:
Para o setor [nome do setor] e os dados macroeconômicos fornecidos:
1. Calcule os coeficientes de correlação
2. Identifique relações de causa e efeito com defasagem (lead/lag)
3. Realize análise de regressão múltipla
4. Destaque períodos de divergência significativa
Apresente os achados sobre as relações entre os dados econômicos e o desempenho do setor.
Depois, peça gráficos:
Crie os seguintes gráficos sobre as correlações entre setor e economia:
1. Gráfico de linhas múltiplas: métricas do setor vs. indicadores econômicos
2. Mapa de calor de correlações
3. Matriz de dispersão (scatter plot matrix)
4. Gráfico comparando desempenho do setor com fases do ciclo econômico
Interprete os principais insights de cada visualização.
💡 Dica: Correlacionar é diferente de causar. Peça ao ChatGPT para te mostrar variáveis de confusão ou explicações alternativas.
Etapa 6: Faça projeções e cenários futuros
Com todo esse arsenal (tendências, ciclos, mudanças e economia) chegou a hora de arriscar previsões. Sem bola de cristal, mas com estatística.
Prompt:
Com base nas tendências históricas, padrões cíclicos, mudanças estruturais e correlações econômicas analisadas, por favor:
1. Gere previsões para os próximos 5 e 10 anos com base nas principais métricas
2. Desenvolva três cenários: base, otimista e pessimista
3. Crie um gráfico de leque (fan chart) com os possíveis resultados por cenário
4. Identifique os principais fatores que podem alterar significativamente essas projeções
Forneça interpretações resumidas para os cenários e previsões.
Depois, avalie:
- Quais métricas têm maior incerteza?
- O que faz o cenário otimista virar pesadelo?
- O que ainda está em transformação?
💡 Dica: Use isso como base para decisões estratégicas, mas não trate como profecia. Todo forecast carrega o vírus do passado.
Checklist resumido
✔️ Colete dados financeiros históricos (15 a 30 anos)
✔️ Limpe e padronize com ajuda do ChatGPT
✔️ Calcule médias móveis, tendências lineares e CAGR
✔️ Visualize tudo com gráficos explicativos
✔️ Decomponha séries para separar ciclos e sazonalidade
✔️ Identifique mudanças estruturais na indústria
✔️ Relacione com indicadores macroeconômicos
✔️ Modele cenários futuros com base em todos os fatores
✔️ Use os insights para pensar estratégias, não horóscopos
Se você chegou até aqui, parabéns: está lendo o mercado como quem lê um mapa antigo com anotações à mão. E agora, você sabe onde os tesouros podem estar escondidos.
