FinTrack Pro

O Desafio

A FinTrack identificou uma lacuna no mercado brasileiro de fintechs: investidores de médio porte não tinham acesso a ferramentas sofisticadas de análise patrimonial. As soluções existentes eram ou muito simplificadas para iniciantes ou extremamente complexas e caras, voltadas para grandes gestoras.

O desafio técnico era processar em tempo real dados de múltiplas fontes — B3, Tesouro Direto, fundos imobiliários, criptomoedas e ativos internacionais — consolidando tudo em dashboards intuitivos com análise preditiva baseada em machine learning.

Precisávamos também garantir latência mínima na atualização dos dados, já que decisões de investimento dependem de informações em tempo real, e qualquer atraso poderia resultar em perdas financeiras para os usuários.

Nossa Solução

Construímos o frontend com React e uma biblioteca de visualização de dados customizada, permitindo gráficos interativos que renderizam milhares de pontos de dados sem comprometer a performance. O design foi pensado para ser acessível tanto em monitores ultrawide quanto em tablets.

O backend em Python com FastAPI processa streams de dados financeiros em tempo real, utilizando Redis como camada de cache para garantir respostas sub-segundo. Implementamos modelos de machine learning com TensorFlow para projeções de rentabilidade e detecção de anomalias no portfólio.

O MongoDB foi escolhido para armazenar o histórico de transações e dados de mercado pela sua flexibilidade com documentos semi-estruturados e capacidade de agregação em grandes volumes de dados. Criamos pipelines de ETL que ingerem dados de mais de 15 fontes diferentes.

Resultados

• Mais de 8.000 investidores ativos na plataforma em seis meses
• Volume de ativos monitorados ultrapassou R$ 1,2 bilhão
• Precisão de 87% nos modelos preditivos de curto prazo
• Tempo médio de carregamento do dashboard abaixo de 1,2 segundos
• Redução de 40% no tempo gasto pelos usuários em análise de portfólio

Tecnologias Utilizadas

A combinação de React com bibliotecas de visualização como Recharts e D3.js permite dashboards ricos e responsivos. O Python com FastAPI foi escolhido pela excelente performance em operações assíncronas e pela afinidade com o ecossistema de data science. O TensorFlow alimenta os modelos preditivos, enquanto Redis e MongoDB trabalham em conjunto para garantir velocidade e flexibilidade no armazenamento de dados financeiros.