# Programando com CHAT GPT: Descubra o poder da inteligência artificial na previsão de ações do mercado financeiro

## Introdução
Neste artigo, vamos explorar como é possível utilizar a inteligência artificial para prever o desempenho de ações no mercado financeiro. Iremos nos concentrar na tecnologia CHAT GPT e em como ela pode ser aplicada em conjunto com a linguagem de programação Python para gerar previsões precisas sobre os movimentos do mercado.

## O que são leads orgânicos?
Antes de mergulharmos na tecnologia de previsão de mercado, é importante entender o que são leads orgânicos. Leads orgânicos são contatos de clientes ou prospects que descobrem o seu negócio através de buscas orgânicas nos mecanismos de busca, como o Google. Eles são mais valiosos do que leads pagos, pois foram atraídos para o seu site de forma natural, sem ter que te pagar para aparecer em uma posição de destaque nos resultados de pesquisa.

## Como gerar leads orgânicos para o seu negócio?
Existem várias técnicas que podem ser utilizadas para gerar leads orgânicos para o seu negócio, como otimizar o seu site para os mecanismos de busca, criar conteúdo engajador e compartilhá-lo nas redes sociais, e construir uma lista de e-mails para se comunicar diretamente com prospects.

## Utilizando CHAT GPT e Python para prever o mercado financeiro
A tecnologia CHAT GPT utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar grandes conjuntos de dados do mercado financeiro e prever os movimentos futuros do mercado. Quando combinado com a linguagem de programação Python, o CHAT GPT pode ser usado para criar modelos de previsão personalizados que podem ajudar os profissionais a tomar decisões informadas sobre seus investimentos.

## Como otimizar seu site para os mecanismos de busca
Para gerar mais leads orgânicos, é importante otimizar o seu site para os mecanismos de busca. Isso significa pesquisar palavras-chave relevantes para o seu negócio e utilizar essas palavras-chave em seu conteúdo e nas meta-descrições de suas páginas. Também é importante garantir que o seu site tenha um bom desempenho em termos de velocidade de carregamento e que seja compatível com dispositivos móveis.

## Criando conteúdo engajador
A criação de conteúdo engajador é uma das chaves para gerar leads orgânicos. Para isso, é importante criar conteúdo relevante e informativo sobre o seu nicho de mercado e se concentrar em esclarecer dúvidas comuns sobre seu produto ou serviço. Também é importante incluir imagens e infográficos para tornar o conteúdo visualmente interessante e fácil de digerir.

## Utilizando as redes sociais
As redes sociais são uma ferramenta poderosa para gerar leads orgânicos. É importante criar perfis em plataformas relevantes para o seu negócio e compartilhar regularmente conteúdo útil e interessante com seus seguidores. Também é importante participar em grupos relevantes e interagir com outros usuários para aumentar sua visibilidade.

## Construindo uma lista de e-mails
Construir uma lista de e-mails é uma das melhores maneiras de se conectar diretamente com prospects interessados em seu negócio. É importante criar ofertas relevantes e atraentes para incentivá-los a se inscrever em sua lista de e-mails, e enviar-lhes conteúdo útil e informativo regularmente para manter o engajamento.

## Perguntas frequentes
### 1. Quais são as melhores plataformas de redes sociais para gerar leads orgânicos?
Existem várias plataformas de redes sociais relevantes para gerar leads orgânicos, como Facebook, Twitter, Instagram e LinkedIn. A escolha depende do seu nicho de mercado e de onde seu público-alvo está mais presente.

### 2. Quais são as melhores práticas para criação de conteúdo engajador?
Boas práticas incluem se concentrar em tópicos relevantes para o seu nicho, utilizar linguagem clara e fácil de entender, utilizar imagens e infográficos, e responder a perguntas frequentes sobre seu negócio.

### 3. Como faço para otimizar meu site para os mecanismos de busca?
Para otimizar seu site, pesquise palavras-chave relevantes para o seu nicho, utilize essas palavras-chave em seu conteúdo e nas meta-descrições de suas páginas, e garanta que seu site seja compatível com dispositivos móveis e tenha um bom desempenho em termos de velocidade de carregamento.

### 4. Como construir uma lista de e-mails?
Para construir uma lista de e-mails, crie ofertas relevantes e atraentes, como e-books ou webinars, que incentivem os usuários a se inscreverem para receber mais informações. Também é importante enviar conteúdo útil e informativo regularmente para manter o engajamento.

### 5. Como posso utilizar CHAT GPT para prever o mercado financeiro?
Para utilizar o CHAT GPT na previsão do mercado financeiro, é necessário programar algoritmos de aprendizado de máquina que utilizem dados históricos para gerar previsões futuras. Isso pode ser feito com a linguagem de programação Python e outras tecnologias de inteligência artificial.

br>Neste vídeo, vou ensinar você a usar o CHAT GPT para criar código em Python que faz previsões de ações do mercado financeiro. Aprenda a usar a poderosa ferramenta de linguagem natural do CHAT GPT para treinar modelos de machine learning e fazer previsões precisas e confiáveis. Este vídeo é perfeito para iniciantes em Python e machine learning que querem aprender a criar código de previsão de ações do mercado financeiro. Não perca essa oportunidade de aprender uma habilidade valiosa que pode ajudá-lo a ter sucesso no mercado financeiro!

Deixe sugestões e comente sobre o qual assunto gostaria de ver.

APOIE NOSSO CANAL
—- ⚠️🔴CURSO PYTHON AUTOMAÇÃO🔴⚠️ –
–Você vai aprender a programar do Zero ao Avançado na Linguagem Python, com ÊNFASE em AUTOMAÇÃO

———————

Siga nossa página no Instagram:

Siga nossa página no facebook: [email protected]

Clique aqui –

Este vídeo foi indexado através do Youtube link da fonte
programar com chatgpt ,

Python,Machine learning,Previsão de ações,Mercado financeiro,CHAT GPT,Linguagem natural,Modelos de machine learning,Previsões precisas,Iniciantes em Python,Habilidades valiosas,Python para finanças,Análise de ações com Python,Investimentos com Python,Como analisar ações com Python,Python para tomar decisões de investimento,chat-gpt,chat gpt 3 ,

https://www.youtubepp.com/watch?v=Trkb-gJjrzo ,

Fala galera nesse vídeo vou mostrar um pouco de como podemos usar o chat de PT para criar códigos que podem facilitar sua rotina seu trabalho tanto em pytho quanto em qualquer outra linguagem antes de começarmos é importante explicar que o chat de PT é um modelo de linguagem

Que foi treinado pela empresa Open que foi disponibilizado em dezembro de 2021 e foi aberto ao público agora de Dezembro desse ano ele foi treinado uma grande variedade de tarefas de linguagem incluindo a geração de código Isso significa que ele pode compreender e gerar texto mas não pode executar código

Ou acessar a própria internet agora vamos começar a ver como podemos usar o chá de GPT para gerar um código Impacto bom para isso basta a gente ter algumas informações que calcule por exemplo o número fatorial eu posso dizer algo como assim na GPT vou mostrar para vocês crie uma função

Com o número 5 ele deve retornar o fatorial é um exemplo simples de código bom aqui deu um erro eu ficar o que acontece a Open High como está com uma grande quantidade de acessos existe momentos relacionadas não consegue executar um código vou ter que dar pausa aqui [Música]

Então pessoal aqui Eu aproveitei criei o código né a mesma coisa que está no site PT eu vou executar e aqui eu vou executar o retorno você vê que funciona perfeitamente mas tá então agora a gente viu como ela funciona entenda um pouco do básico dela então eu vou fazer uma

Coisa meio ousada eu vou falar para ela girar um código para a gente trabalhar com previsão do preço de ações Então como é que ela vai retornar então aqui eu vou falar para ela o seguinte de educação Então vamos rodar isso aqui porque eu coloquei para colocar erro

Porque eu quero que ela também me Gere além de fazer o código de previsão Eu também quero tornar a base detalhe s Então vamos rodar isso aqui porque eu coloquei para colocar erro porque eu quero que ela também me Gere além de fazer o código de previsão Eu também

Quero que ela já era para mim a forma de eu retornar Então vamos executar novamente ela está com excesso de acesso né então vou ter que entender novamente enquanto ela gera para o nosso código que eu vou pausar o vídeo e vou voltar daqui a pouco Então pessoal voltei aqui com o código

Para mostrar para vocês o que que ela gerou para mim então desde o princípio ela já olhou para nós que para fazer a previsão de sonhos com base no preço Store histórico ela vai utilizar o pandas do Python para obter os dados a partir do leão então primeira coisa que

Você tem que fazer se não tiver essa biblioteca instalada é instalar o panda em seguida a gente para obter cotação e o período que a gente tentativa a gente tem que preencher a primeira cotação e aqui no caso ela utilizou que seria de cinco anos a gente tem o seguinte código

Então tá usando Yahoo finance aqui eu também não sei eu não utilizei essa esse código eu pedi para explicar daqui a pouco então aqui obtenha os dados da cotação da época dos últimos cinco anos então perfeito seria bom aparentemente não tá declarada desde com 17 de Janeiro do dia aqui então as

Primeiras linhas né conformestok então aqui vai retornar para nós todas as colunas para a gente fazer a previsão a gente precisa utilizar uma técnica que é uma chinelane utilizando o modelo perressão linear tem vários modelos de martinelane entre eles e árvores de decisão é algoritmos de classificação né

Então nesse de todas as opções ela ela pode me retornar especificamente da regressão linear eu já testei se você quiser outros modelos você pode pedir para ela aqui Nigéria com árvore decisões ela vai retornar para você diabro de 2018 e vai Estou usando o site mostrando como é que vai treinar né vai

Selecionar uma coluna né como target vai treinar o modelo e vai dar o modo Fit aí vai retornar as previsões aqui aí vai dar só um print nessa visões bom ela vai explicar que esse código treino modelo de regressão contato de cotação da Apple faz a previsão de preço

Para os próximos dias você pode ajustar o parâmetro do modelo e utilizar outras técnicas do meu celular para melhorar a previsão perfeito vamos testar esse código para ver primeira parte do código então coloquei aqui para rodar bibliotecas fiz a importação do dados e rodeio na Apple Ok

Então a Apple aqui toda para nós a cotação se eu tirar esse print por exemplo porque é mais um aqui ele vai me tornar formatado eu prefiro fazer essa forma Então a gente tem aqui toda a cotação perfeito funcionou 2017 se for dar um count aqui vocês vão

Saber quanto dados são 1500 eu posso dar um detalhes para mim saber quais são os tipos de dados Então são todos Cloud não é que ela falou perfeito agora vamos rodar aqui esse modelo da televisão para ver se ele vai dar um print simulado voltando aqui no vídeo dá para ver então

Executou o código 27 segundos para treinar esse modelo e ele me deu de todo o resultado de previsões bom eu vou explorar um pouco para gente ver esses dados de proditions ó Então ele me retornou 1512 a gente tá aqui com esses dois ele fez uma previsão e ele não retornou especificamente Quais

Dias quais informações isso que a gente precisa trabalhar mais em cima né para poder entender o que dá para fazer aqui o que que eu poderia sugerir aqui para ela para o chat eu posso pedir muito bem para ela profissional de uma previsão desses próximos cinco dias e um gráfico

Gente hoje tá com muita Acesso aqui na ferramenta e pode ser que ela não Gere eu vou dar um enter aqui se der um erro eu vou voltar depois vou mostrar para vocês deu um erro porque tá com muito acesso Estou tendo que sair e voltar para ela

Poder fazer isso mas então eu posso fazer o seguinte antes de eu sair e voltar eu vou juntar esses dois textos aqui e vou executar e vou mostrar para vocês como é que ficou galera aproveitando aqui para a gente dar uma explorada nos status vamos olhar aqui Quais foram os últimos dados que

Elas geram então aqui eu vou pegar essa previsão eu vou vir aqui abrir com a informação que vamos pegar os últimos 15 itens para gente ver e vão fazer o seguinte também com os dados que a gente tem aqui né E vamos pegar feio eu pegar também nos últimos 15

Olha então a gente tem que a questão dos preços o último valor que ela jogou para nós aqui tá com 132 e ela já tava prevendo para nós o valor que de 1501 eu falei para vocês eu não tenho informação de se foi os últimos dias né

A gente vai estar olhando aqui conforme ela gera para nós no próprio quarto Então galera eu pedi para tirar para mim o código e assim eu pedi para ela já duas vezes porque ela miserico cortado aqui no final bom pode ser porque hoje está com excesso de gente entrando nesse site etc

Eu podia pedir para ela reformulada ela for mais simples posso também mas hoje tá dando muito erro nas pesquisas né geralmente aí mais à noite eu consigo acessar até essa hora as 11 horas consigo usar muito mais um momento que eu tô acessando agora ela é

Tão me gerou esse código aqui né como regressão disse que existem outras opções de técnicas de machine learning né como árvore de decisão ou rede não é aqui ela decidiu né que vai utilizar a regressão linear para poder prever o número do conjunto né com variáveis Independentes então para começar a gente

Precisa ter importado Loteca da mesma forma né Ela também fez da mesma forma que para dividir os dados né em dados de treino né que seria 80% da amostra né aqui embaixo ela decidiu também usar o scaler Python eu acredito que é uma das melhores também fez aqui um testou Os dados aqui

Trouxe para nós o modelo treinado e aqui quando ia trazer o código específico para escrever os próximos 5 dias até um erro enfim já tá excepcional é muito mais do que você podia achar código pronto Claro você pode olhar na internet pesquisar entender mais sobre cada função e o

Interessante é que se você pedir para inteligência de explicar cada função como está acontecendo ela vai te dar um retorno bem interessante eu posso pedir aqui para ela por exemplo me explique mais sobre o modelo de regressão linear ou por exemplo porque eu preciso separar de dados em trem ou como funciona a

Função modo ponto Fit Você pode perguntar ela vai retornar e pessoal o vídeo é isso obrigado por ter assistido se inscreva no canal curta aí o vídeo e comente no comentário se você quiser ver alguma coisa mais específica sobre o pai e também o chat PT eu preciso fazer mais

Conteúdos aqui de outras funções como estudar com ela coisas são úteis no dia a dia

,00:00 Fala galera nesse vídeo vou mostrar um
00:02 pouco de como podemos usar o chat de PT
00:05 para criar códigos que podem facilitar
00:07 sua rotina seu trabalho tanto em pytho
00:10 quanto em qualquer outra linguagem antes
00:12 de começarmos é importante explicar que
00:15 o chat de PT é um modelo de linguagem
00:17 que foi treinado pela empresa Open que
00:21 foi disponibilizado em dezembro de 2021
00:25 e foi aberto ao público agora de
00:27 Dezembro desse ano ele foi treinado uma
00:29 grande variedade de tarefas de linguagem
00:31 incluindo a geração de código Isso
00:34 significa que ele pode compreender e
00:37 gerar texto mas não pode executar código
00:39 ou acessar a própria internet agora
00:41 vamos começar a ver como podemos usar o
00:44 chá de GPT para gerar um código Impacto
00:46 bom para isso basta a gente ter algumas
00:50 informações
00:55 que calcule por exemplo o número
00:58 fatorial
01:00 eu posso dizer algo como assim na GPT
01:03 vou mostrar para vocês
01:05 crie uma função
01:10 com o número 5
01:17 ele deve retornar o fatorial
01:22 é um exemplo simples de código bom aqui
01:24 deu um erro eu ficar o que acontece
01:28 a Open High como está com uma grande
01:30 quantidade de acessos existe momentos
01:33 relacionadas não consegue executar um
01:34 código vou ter que dar pausa aqui
01:56 [Música]
02:20 Então pessoal aqui Eu aproveitei criei o
02:23 código né a mesma coisa que está no site
02:25 PT eu vou executar e aqui eu vou
02:28 executar o retorno você vê que funciona
02:30 perfeitamente mas tá então agora a gente
02:33 viu como ela funciona entenda um pouco
02:35 do básico dela então eu vou fazer uma
02:37 coisa meio ousada eu vou falar para ela
02:39 girar um código para a gente trabalhar
02:41 com
02:42 previsão do preço de ações Então como é
02:46 que ela vai retornar
02:49 então aqui eu vou falar para ela o
02:50 seguinte
03:00 de educação Então vamos rodar isso aqui
03:03 porque eu coloquei para colocar erro
03:06 porque eu quero que ela também me Gere
03:08 além de fazer o código de previsão Eu
03:11 também quero tornar a base detalhe
03:15 s
03:17 Então vamos rodar isso aqui porque eu
03:19 coloquei para colocar erro porque eu
03:21 quero que ela também me Gere além de
03:24 fazer o código de previsão Eu também
03:26 quero que ela já era para mim a forma de
03:28 eu retornar Então vamos executar
03:32 novamente ela está com excesso de acesso
03:35 né então vou ter que entender novamente
03:38 enquanto ela gera para o nosso código
03:40 que eu vou pausar o vídeo e vou voltar
03:42 daqui a pouco
03:45 Então pessoal voltei aqui com o código
03:47 para mostrar para vocês o que que ela
03:49 gerou para mim então desde o princípio
03:51 ela já olhou para nós que para fazer a
03:53 previsão de sonhos com base no preço
03:55 Store histórico ela vai utilizar o
03:57 pandas do Python para obter os dados a
04:00 partir do leão então primeira coisa que
04:02 você tem que fazer se não tiver essa
04:03 biblioteca instalada é instalar o panda
04:06 em seguida a gente para obter cotação e
04:10 o período que a gente tentativa a gente
04:12 tem que preencher a primeira cotação e
04:14 aqui no caso ela utilizou que seria de
04:16 cinco anos a gente tem o seguinte código
04:19 então tá usando Yahoo finance
04:23 aqui eu também não sei eu não utilizei
04:26 essa esse código eu pedi para explicar
04:28 daqui a pouco então aqui obtenha os
04:30 dados da cotação da época dos últimos
04:32 cinco anos então perfeito
04:35 seria bom aparentemente não tá declarada
04:39 desde
04:45 com 17 de Janeiro do dia aqui então as
04:49 primeiras linhas né conformestok então
04:53 aqui vai retornar para nós todas as
04:55 colunas para a gente fazer a previsão a
04:57 gente precisa utilizar uma técnica que é
04:59 uma chinelane utilizando o modelo
05:01 perressão linear tem vários modelos de
05:04 martinelane entre eles e árvores de
05:06 decisão é algoritmos de classificação né
05:09 Então nesse de todas as opções ela ela
05:12 pode me retornar especificamente da
05:14 regressão linear eu já testei se você
05:16 quiser outros modelos você pode pedir
05:18 para ela aqui Nigéria com árvore
05:21 decisões
05:23 ela vai retornar para você diabro de
05:26 2018 e vai Estou usando o site
05:29 mostrando como é que vai treinar né vai
05:32 selecionar uma coluna né como target vai
05:34 treinar o modelo e vai dar o modo Fit aí
05:37 vai retornar as previsões aqui aí vai
05:40 dar só um print nessa visões
05:42 bom ela vai explicar que esse código
05:44 treino modelo de regressão contato de
05:47 cotação da Apple faz a previsão de preço
05:49 para os próximos dias você pode ajustar
05:51 o parâmetro do modelo e utilizar outras
05:53 técnicas do meu celular para melhorar a
05:55 previsão perfeito vamos testar esse
05:57 código para ver
06:00 primeira parte do código então coloquei
06:03 aqui para rodar bibliotecas fiz a
06:06 importação do dados e rodeio na Apple Ok
06:08 então a Apple aqui toda para nós a
06:11 cotação se eu tirar esse print por
06:14 exemplo porque é mais um aqui ele vai me
06:16 tornar formatado eu prefiro fazer essa
06:18 forma Então a gente tem aqui toda a
06:20 cotação perfeito funcionou
06:23 2017 se for dar um count aqui vocês vão
06:26 saber quanto dados são 1500 eu posso dar
06:29 um detalhes para mim saber quais são os
06:32 tipos de dados Então são todos Cloud não
06:35 é que ela falou perfeito agora vamos
06:37 rodar aqui esse modelo da televisão para
06:39 ver se ele vai dar
06:42 um print simulado
06:44 voltando aqui no vídeo dá para ver então
06:46 executou o código 27 segundos para
06:49 treinar esse modelo e ele me deu de todo
06:52 o resultado de previsões bom eu vou
06:54 explorar um pouco para gente ver esses
06:56 dados de proditions
07:06 ó Então ele me retornou 1512 a gente tá
07:09 aqui com
07:13 esses dois ele fez uma previsão
07:19 e ele não retornou especificamente Quais
07:22 dias quais informações isso que a gente
07:24 precisa trabalhar mais em cima né para
07:26 poder entender o que dá para fazer aqui
07:28 o que que eu poderia sugerir aqui para
07:30 ela para o chat eu posso pedir muito bem
07:33 para ela profissional de uma previsão
07:37 desses próximos
07:39 cinco dias e
07:41 um gráfico
07:44 gente hoje tá com muita Acesso aqui na
07:47 ferramenta e pode ser que ela não Gere
07:49 eu vou dar um enter aqui se der um erro
07:51 eu vou voltar depois vou mostrar para
07:52 vocês
07:54 deu um erro porque tá com muito acesso
07:57 Estou tendo que sair e voltar para ela
07:59 poder fazer isso mas então eu posso
08:01 fazer o seguinte antes de eu sair e
08:03 voltar eu vou juntar esses dois textos
08:06 aqui e vou executar e vou mostrar para
08:08 vocês como é que ficou
08:12 galera aproveitando aqui para a gente
08:14 dar uma explorada nos status vamos olhar
08:16 aqui Quais foram os últimos dados que
08:18 elas geram então aqui eu vou pegar essa
08:20 previsão eu vou vir aqui abrir
08:24 com a informação que vamos pegar os
08:26 últimos 15 itens para gente ver e vão
08:30 fazer o seguinte também com os dados que
08:32 a gente tem aqui né E vamos pegar
08:35 feio eu pegar também nos últimos 15
08:40 Olha então a gente tem que a questão dos
08:43 preços
08:44 o último valor que ela jogou para nós
08:46 aqui tá com 132
08:48 e ela já tava prevendo para nós o valor
08:51 que de 1501
08:56 eu falei para vocês eu não tenho
08:58 informação de se foi os últimos dias né
09:00 a gente vai estar olhando aqui conforme
09:02 ela gera para nós no próprio quarto
09:05 Então galera eu pedi para tirar para mim
09:08 o código e assim eu pedi para ela já
09:10 duas vezes porque ela miserico cortado
09:12 aqui no final
09:14 bom pode ser porque hoje está com
09:16 excesso de gente entrando nesse site etc
09:19 eu podia pedir para ela reformulada ela
09:21 for mais simples posso também mas hoje
09:24 tá dando muito erro
09:25 nas pesquisas né geralmente aí mais à
09:29 noite eu consigo acessar até essa hora
09:31 as 11 horas consigo usar muito mais um
09:34 momento que eu tô acessando agora ela é
09:35 tão me gerou esse código aqui né como
09:37 regressão disse que existem outras
09:39 opções de técnicas de machine learning
09:42 né como árvore de decisão ou rede não é
09:45 aqui ela decidiu né que vai utilizar a
09:48 regressão linear para poder prever o
09:50 número do conjunto né com variáveis
09:52 Independentes então para começar a gente
09:55 precisa ter importado Loteca da mesma
09:56 forma né Ela também fez da mesma forma
09:58 que para dividir os dados né em dados de
10:01 treino né
10:02 que seria 80% da amostra né aqui embaixo
10:05 ela decidiu também usar o scaler Python
10:10 eu acredito que é uma das melhores
10:13 também fez aqui um testou Os dados aqui
10:18 trouxe para nós o modelo treinado e aqui
10:20 quando ia trazer o código específico
10:22 para escrever os próximos 5 dias até um
10:24 erro enfim
10:26 já tá excepcional é muito mais do que
10:30 você podia achar código pronto Claro
10:33 você pode olhar na internet pesquisar
10:34 entender mais sobre cada função e o
10:38 interessante é que se você pedir para
10:39 inteligência de explicar cada função
10:42 como está acontecendo ela vai te dar um
10:43 retorno bem interessante eu posso pedir
10:46 aqui para ela por exemplo me explique
10:48 mais sobre o modelo de regressão linear
10:51 ou por exemplo porque eu preciso separar
10:53 de dados em trem ou como funciona a
10:56 função modo ponto Fit Você pode
10:58 perguntar ela vai retornar e pessoal o
11:00 vídeo é isso obrigado por ter assistido
11:01 se inscreva no canal curta aí o vídeo e
11:05 comente no comentário se você quiser ver
11:07 alguma coisa mais específica sobre o pai
11:09 e também o chat PT eu preciso fazer mais
11:13 conteúdos aqui de outras funções como
11:15 estudar com ela coisas são úteis no dia
11:17 a dia
, , , #Descubra #poder #CHAT #GPT #Aprenda #fazer #previsões #ações #mercado #financeiro #Python , [agora]