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Machine Learning (Aprendizado de Máquina):

Aplicações: Previsão de tendências de mercado, análise de risco, detecção de fraudes.
Como Funciona: Utiliza grandes volumes de dados históricos para treinar algoritmos que podem identificar padrões e fazer previsões.

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Processamento de Linguagem Natural (PLN):

Aplicações: Análise de sentimentos do mercado, leitura automatizada de relatórios financeiros e notícias.
Como Funciona: Analisa e interpreta a linguagem humana, ajudando a compreender as opiniões e sentimentos expressos em textos.

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Algoritmos de Otimização:

Aplicações: Otimização de portfólios, estratégias de alocação de ativos.
Como Funciona: Usa técnicas matemáticas para maximizar ou minimizar uma função objetivo, como o retorno do investimento ou o risco.

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Deep Learning (Aprendizado Profundo):

Aplicações: Reconhecimento de padrões complexos em dados financeiros, modelagem de séries temporais.
Como Funciona: Emprega redes neurais profundas para analisar grandes conjuntos de dados e identificar correlações que podem não ser evidentes para métodos mais simples.

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Robo-Advisors:

Aplicações: Consultoria de investimentos, gestão automatizada de portfólios.
Como Funciona: Fornece recomendações de investimento e gerencia portfólios com base em algoritmos, sem intervenção humana direta.

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Sistemas de Negociação Algorítmica:

Aplicações: Execução de ordens de compra e venda no mercado de forma automatizada.
Como Funciona: Usa algoritmos para tomar decisões de negociação baseadas em critérios definidos, como tempo, preço, volume e outros fatores de mercado.

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Análise Preditiva:

Aplicações: Previsão de movimentos de mercado, análise de tendências.
Como Funciona: Combina várias técnicas estatísticas, como modelagem preditiva e mineração de dados, para fazer previsões sobre eventos futuros.

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