Prompt de IA para Análise Estruturada de Insider Trading com Dados SEC

Você receberá um dataset JSON contendo transações de insider trading coletadas da SEC (Dataroma). Cada registro inclui insider_name, insider_title, ticker, company, transaction_type, shares, price, total_value, filing_date. Seu objetivo é produzir insights acionáveis e montar um relatório estruturado com as seguintes seções: 1. setores com maior atividade de cluster buying, 2. insiders com as maiores compras relativas ao seu histórico, 3. empresas com múltiplos insiders comprando próximo no tempo, 4. transações suspeitas ou incomuns. Instruções: - O dataset será injetado na tarefa como JSON. - Calcule métricas simples como total_value, preço médio, volume agregado quando houver. - Agrupe informações por setor com base na indústria da empresa associada ao ticker. Se o setor não puder ser inferido, marcar N/A. - Para cada seção, forneça uma lista organizada com campos relevantes, por exemplo para setores com cluster buying inclua setor e score de cluster. - Formate a saída como um objeto JSON com os campos sectors_with_cluster_buying, top_insiders_by_purchase, companies_with_multiple_insiders_buying, flagged_transactions, data_quality_notes. - Se houver dados ausentes, marque como N/A. - Ao final, inclua recomendações de verificação de qualidade dos dados e potenciais sinais de alerta. - O prompt é adequado para uso com ChatGPT ou Claude, que possuem capacidades de inferir padrões a partir de dados estruturados. - Forneça apenas a saída solicitada e mantenha o texto objetivo e parseável.