Coletando dados de ações, FII, FIDICS, ETFs e BDRs com o pacote {rb3}

O acesso a dados em geral tem se tornado cada mais simples nos últimos tempos e essa questão também engloba os dados financeiros e econômicos. A B3 é conhecida como a principal Bolsa de Valores do Brasil, e em seu site disponibiliza diversos dados, entretanto, para quem ainda é iniciante neste mundo, ainda pode encontrar dificuldades em baixar, bem como automatizar todo processo de obtenção. Para tanto, foi criado o pacote {rb3}, criado por Wilson Freitas e Marcelo S. Perlin com o intuito de tornar o trabalho mais simples. Neste post, apresentaremos apenas uma parte dos dados que podemos importar com o pacote, buscando dados de ações, FIIs, FIDICs, ETFs e BDRs.

Para retirar os dados é simples: importamos os pacotes necessários e utilizamos a função cotahist_get(), que possibilita baixar as cotações históricas completas de diversos tipos de ativos em determinado dia. É possível especificar se a partir da data de escolha, será realizado a importação do dia, do mês e do ano em diante.

Salvamos os dados no objeto ch, que conterá as informações de preços históricos de todos os ativos disponibilizados com diversas informações em formato de lista.

Para tornar o processo de manipulação simples, foi criado funções extracts, que permitem extrair informações da lista referente aos ativos desejados. Abaixo, mostramos as funções de extração.

É extremamente simples obter os dados, não? Agora, podemos visualizar e realizar uma análise. Abaixo, escolhemos os dados de ETFs para calcular o retorno do período para todos os ativos. Em seguida, separamos os cinco melhores retornos e os cinco piores retorno e visualizamos através de um gráfico de coluna.


__________________________________________________

Quer saber mais?

Veja nossos cursos da trilha de Finanças Quantitativas.

_________________________________________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Análise do Censo Demográfico com o R

Como podemos analisar dados do Censo Demográfico para produzir pesquisas e implementar políticas públicas? Mostramos nesta postagem o resultado de uma breve análise dos dados preliminares do Censo Demográfico de 2022 usando o R.

Deploy de modelos com Python + Shinylive + GitHub gastando ZERO reais

Colocar modelos em produção pode ser um grande desafio. Lidar com custos monetários, infraestrutura operacional e complexidades de códigos e ferramentas pode acabar matando potenciais projetos. Uma solução que elimina todos estes obstáculos é a recém lançada Shinylive. Neste artigo mostramos um exemplo com um modelo de previsão para o preço do petróleo Brent.

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Manter relatórios diários com dados e análises atualizados é um desafio, pois envolve várias etapas: coleta de dados, tratamento de informações, produção de análises e atualização de relatório. Para superar este desafio algumas ferramentas como Python + Quarto + GitHub podem ser usadas para automatizar tudo que for automatizável. Neste artigo mostramos um exemplo com dados do mercado financeiro.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.