🌾 Comodus - Previsão e Análise de Commodities

📌 Visão Geral

Comodus é uma aplicação web desenvolvida em Flask que oferece:

✅ Previsão de preços de commodities com Machine Learning

✅ Análises de mercado com Inteligência Artificial

✅ Notícias relevantes do setor

A plataforma é intuitiva, com foco em auxiliar na compreensão das tendências do mercado.

⚙️ Funcionalidades

• 🔮 Previsão de Preços: Modelos LSTM para prever preços futuros.
• 🧠 Análise de Mercado: Geração automática de análises com Google Gemini.
• 🗞️ Notícias Recentes: Coleta inteligente de informações sobre commodities.
• 📊 Gráficos Interativos: Visualização clara com Plotly.
• 🌓 Interface Moderna: Modo escuro, responsiva e intuitiva.
• 🔍 Autocompletar: Busca com sugestões automáticas.
• ⚡ Cache de Dados: Otimiza desempenho e reduz carregamento.

🗂️ Estrutura do Projeto

.
├── cache/                  # Cache de dados
├── data_cache/             # Dados históricos (commodities.csv)
├── static/                 # Arquivos estáticos (CSS, JS, imagens)
│   └── logo-g.svg          # Logo do sistema
├── templates/              # Templates HTML
│   ├── erro.html
│   ├── index.html
│   └── previsao.html
├── .env                    # Variáveis de ambiente
├── .gitignore              # Configurações do Git
├── app.py                  # Aplicação Flask principal
├── assistent.py            # Geração de análises com IA
├── noticias.py             # Coleta e processamento de notícias
├── previsao.py             # Modelo de previsão LSTM
├── Procfile                # Configuração para deploy
├── render.yaml             # Deploy na Render
└── requirements.txt        # Dependências Python

🚀 Configuração e Execução

✅ Pré-requisitos

• Python 3.8+
• pip

📝 Passos

1️⃣ Clonar o Repositório

git clone https://github.com/nunesguilr/Commodus.git
cd comodus

2️⃣ Criar e Ativar Ambiente Virtual

python -m venv venv

# Windows
.\venv\Scripts\activate

# macOS/Linux
source venv/bin/activate

3️⃣ Instalar Dependências

pip install -r requirements.txt

4️⃣ Configurar Variáveis de Ambiente

Crie o arquivo .env na raiz:

GOOGLE_API_KEY="SUA_CHAVE_API_DO_GEMINI"

5️⃣ Preparar Dados Históricos

Adicione o arquivo commodities.csv em data_cache/ com colunas como:

• Date
• Nome das commodities (ex: Ouro, Milho, Soja)

6️⃣ Executar a Aplicação

python app.py

Acesse: http://127.0.0.1:5000/

🖥️ Uso

• Página Inicial: Campo para buscar ou selecionar a commodity.

• Página de Previsão:

  • 📈 Gráfico interativo
  • 💰 Valores previstos
  • 📊 Métricas: RMSE, acurácia
  • 🧠 Análise de mercado por IA
  • 🗞️ Notícias recentes

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Backend: Python, Flask
• Machine Learning: PyTorch, scikit-learn
• IA: Google Gemini API
• Dados: Pandas, NumPy
• Gráficos: Plotly
• Web Scraping: requests, BeautifulSoup, feedparser
• Frontend: HTML, CSS (Tailwind CSS), JavaScript
• Fontes: Google Fonts (Montserrat)
• Ícones: Font Awesome

🚧 Melhorias Futuras

• 🔐 Autenticação de usuários
• 📢 Alertas personalizados
• 🔗 Integração com mais APIs
• 🧪 Otimização e ajuste do modelo
• 🤖 Deploy contínuo (CI/CD)
• 🌍 Suporte a múltiplos idiomas
• 🖼️ Dashboard personalizável

👥 Contribuidores

• [Guilherme Nunes] — Desenvolvedor Principal
• [Eduardo Guimarães] — Colaborador
• [Yasmin Schultz] — Colaborador

✨ Comodus — Previsão inteligente e análise de commodities.