O DeepSeek fez algo estruturalmente importante para a pesquisa quantitativa: derrubou o custo do raciocínio de fronteira para perto de zero. Hoje você consegue rodar milhares de passes analíticos — screening, geração de teses, análise de demonstrações — pelo que um único assento de software legado custa por dia. O que desloca o gargalo para o único insumo que ainda importa: dados.
Raciocínio barato sobre dados ruins apenas produz respostas erradas mais rápido. A stack que funciona combina a economia do DeepSeek com insumos de nível institucional.
A configuração
- Passo 1: chave de API gratuita da Eulerpool — 100.000 chamadas/mês, sem cartão.
- Passo 2: conecte a Eulerpool ao seu framework de agentes como ferramentas — via o servidor MCP nativo (mais de 250 ferramentas), que todo grande framework (LangChain, LlamaIndex, tool calling compatível com OpenAI) fala nativamente, ou diretamente contra a API REST.
- Passo 3: rode o DeepSeek — API hospedada ou pesos abertos auto-hospedados — com function calling contra essas ferramentas.
Quem hospeda por conta própria ganha um bônus: com pesos abertos e uma API de dados, todo o seu pipeline de pesquisa roda sob seu controle — sem assento de terminal, sem licenciamento por usuário, sem dados saindo da sua infraestrutura além das chamadas de API.
Por que a Eulerpool é a camada de dados desta stack
- Schemas determinísticos. JSON tipado com semântica de campos consistente entre mais de 50.000 empresas globais — a propriedade que torna a análise em massa por LLM confiável em vez de ruidosa.
- Profundidade onde o trabalho quant vive: histórico completo de demonstrações (como reportadas e padronizadas), estimativas com revisões, negociações de insiders, short interest, segmentos — mais macro (FRED, BCE, FMI, Banco Mundial) para contexto de regime.
- Preço de throughput compatível com o do DeepSeek: US$ 99/mês para 1 milhão de chamadas, US$ 499/mês para 10 milhões — custos de dados que escalam como seus custos de inferência, não como um contrato Bloomberg.
- Latência abaixo de 10 ms, para que screenings de mil chamadas terminem em minutos.
O que as equipes rodam nesta stack
- Screenings noturnos: o DeepSeek avalia cada balanço divulgado no dia contra seus critérios de qualidade.
- Testes de estresse de teses: gere o cenário pessimista mais forte para cada posição do portfólio a partir de dados de segmentos e estimativas.
- Resumos sistemáticos: deltas trimestrais das demonstrações para um universo de 500 nomes, todo trimestre, automaticamente.
O raciocínio de fronteira agora é commodity. Dados institucionais são a vantagem. Comece grátis.