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              Como Analisar Ações da Bolsa com Python

              Carlos Melo by Carlos Melo
              junho 7, 2022
              in Blog, Data Science, Python, Tutoriais
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              Home Blog
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              Como analisar ações com Python é uma dúvida muito frequente que eu recebo no meu Instagram.

              Em uma pesquisa feita com meus alunos do treinamento Data Science na Prática, vi que alguns deles já investem com a ajuda do Data Science. Também notei que muitos teriam interesse em aprender mais sobre o tema.

              Como analisar ações e investir com Python.

              Fui day trader entre 2008 e 2012, e hoje adoto uma filosofia mais fundamentalista, baseada nos princípios do Value Investing (a mesma ensinada por Benjamin Graham ao mito Warren Buffet).

              Independente da sua estratégia, Python e Data Science podem contribuir muito para as suas análises na Bolsa.

              Por ser um tema que eu amo e por tanta gente estar pedindo, pretendo começar a escrever uma série de artigos voltados ao mercado financeiro.

              Neste primeiro artigo, vou te ensinar como acessar cotações para analisar ações usando Python.

              Especificamente, vou ensinar como baixar os dados usando a biblioteca pandas_datareader e plotar o gráfico de candlestick usando plotly.

              Baixando Cotações com Python

              Uma das principais dificuldades que temos por aqui é acessar diretamente os dados da Bovespa.

              Algumas corretoras possuem APIs e também é possível pagar serviços que forneçam as cotações em tempo real.

              Uma alternativa simples e gratuita, que eu uso para acompanhar os preços diários é usar a biblioteca pandas_datareader e acessar a base de dados do Yahoo Finance.

              # importar as bibliotecas necessárias
              import pandas as pd
              from pandas_datareader import data as web
              import plotly.graph_objects as go
              
              # criar um DataFrame vazio
              df = pd.DataFrame()

              Vou usar o ativo ITUB3, e baixar as cotações a partir de 1º de janeiro de 2000. Olhando as 5 primeiras entradas você consegue notar que são importadas as máximas, mínimas, abertura, fechamento, volume e valor ajustado do fechamento.

              # escolher a ação desejada
              acao = 'ITUB3.SA'
              # importar dados para o DataFrame
              df = web.DataReader(acao, data_source='yahoo', start='01-01-2000')
              # ver as 5 primeiras entradas
              df.head()

              Repare que o nome do ativo é ITUB3.SA e não apenas ITUB3. Esse é o padrão para conseguir baixar os dados do Yahoo Finance.

              Plotando o gráfico de candlestick para analisar a ação

              Recentemente, escrevi um artigo introdutório ensinando a usar a biblioteca Plotly. Na minha opinião é a melhor biblioteca de visualização de dados que o Python possui.

              Recomendo dar uma lida nesse artigo antes, para entender como eu faço para plotar o gráfico de candlestick.

              # plotar o gráfico de candlestick
              trace1 = {
                  'x': df.index,
                  'open': df.Open,
                  'close': df.Close,
                  'high': df.High,
                  'low': df.Low,
                  'type': 'candlestick',
                  'name': acao,
                  'showlegend': False
              }
              data = [trace1]
              layout = go.Layout()
              fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
              fig.show()
              Como Analisar Ações da Bolsa com Python

              A vantagem do Plotly é que seus gráficos são interativos. Permitem zoom, selecionar determinado período e muitas outras coisas.

              Além disso, é possível sobrepor plots como Médias Móveis, Bandas de Bollinger, entre outros vários indicadores.

              Data Science para Investimentos

              O objetivo deste artigo era te mostrar como importar cotações diretamente pela web, sem ter que baixar arquivos ou planilhas para a sua máquina.

              No entanto, as possibilidades de aplicação de Data Science e Machine Learning para os investimentos são infinitas.

              Otimização de portfólio, recomendação de ativos e automatização de operações de trade são apenas algumas delas.

              Começaremos a falar um pouco mais delas nos próximos artigos 🙂

              Tags: açõesbovespacandlestickinvestimentopandasplotlypython
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              Carlos Melo

              Carlos Melo fundou o Sigmoidal em 2019 e formou mais de 6 mil alunos com seus treinamentos nas área de tecnologia, Visão Computacional, Python e Data Science. É graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e possui MBA em Gestão de Projetos e Processos pela Universidade da Força Aérea (UNIFA). Mestre em Ciências e Tecnologias Espaciais pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), foi o primeiro brasileiro convidado a realizar o curso Space Operations da Royal Canadian Air Force no Canadá. Foi piloto da Força Aérea Brasileira por 16 anos, instrutor qualificado com mais de 3 mil horas de voo, Head da Divisão de Observação da Terra e cientista de dados no Centro de Operações Espaciais em Brasília.

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              1. Avatar Ramon says:
                3 anos ago

                Veja a mensagem de erro que apareceu referente ao pandas_datareader:
                ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
                in
                1 import pandas as pd
                —-> 2 from pandas_datareader import data as web
                3 import plotly.graph_objets as go
                ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas_datareader’

                Responder
                • Avatar Carlos Melo says:
                  3 anos ago

                  Se você não está usando o Colab, provavelmente não está instalado na sua máquina. Dependendo se você usa Conda ou Pip, precisa instalar o módulo 🙂

                  Responder

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