Como analisar dados financeiros com o Python? Um exercício para quem deseja sair do Excel

Praticar análise de dados com uma linguagem de programação pode parecer intimidante, mas não é. Neste post, apresentamos os resultados de um exercício de Python voltado para finanças, demonstrando um gráfico útil para profissionais do mercado financeiro.

Introdução

Existem várias abordagens para realizar análises de dados, e embora a escolha da ferramenta seja importante, algumas oferecem mais facilidade, enquanto outras proporcionam maior flexibilidade. Às vezes, essa flexibilidade pode tornar as coisas mais fáceis, como é o caso do Python para limpeza de dados e cálculos financeiros.

Para obter o código e o tutorial deste exercício faça parte do Clube AM e receba toda semana os códigos em R/Python, vídeos, tutoriais e suporte completo para dúvidas.

Alunos inscritos no curso de Mercado Financeiro e Gestão de Portfólio com o Python têm a oportunidade de adquirir conhecimento em todas as etapas a seguir, além de obter uma compreensão teórica abrangente das principais ferramentas utilizadas no Mercado Financeiro.

Analisando as ações brasileiras

Vamos considerar um exemplo prático: suponha que desejamos obter os dados de todas as ações que compõem o índice Bovespa, calcular o retorno anualizado para o ano de 2024 e comparar as maiores altas e baixas. Essa comparação pode ser facilmente visualizada por meio de um gráfico.

Pode parecer desafiador para iniciantes, mas aqui está a boa notícia: para realizar essa análise, utilizamos apenas três bibliotecas: pandas para manipulação de dados, yfinance para coleta de dados e plotnine para visualização. Na verdade, a maioria das análises não requer mais do que essas ferramentas básicas.

Abaixo, exibimos o gráfico resultante da análise realizada no Python:

Quer aprender mais?

Clique aqui para fazer seu cadastro no Boletim AM e baixar o código que produziu este exercício, além de receber novos exercícios com exemplos reais de análise de dados envolvendo as áreas de Data Science, Econometria, Machine Learning, Macroeconomia Aplicada, Finanças Quantitativas e Políticas Públicas diretamente em seu e-mail.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como Criar um Agente Analista Financeiro com LangGraph e Dados da CVM

Este post apresenta a construção de um sistema multiagente para análise financeira automatizada com LangGraph. A partir dos dados das demonstrações contábeis da CVM, mostramos como agentes especializados podem interpretar perguntas, consultar bancos de dados e gerar análises financeiras, simulando o trabalho de um analista.

O que é e como funcionam Sistemas Multi-Agentes

Sistemas multi-agentes (MAS) representam uma nova forma de estruturar aplicações de inteligência artificial, especialmente úteis para lidar com problemas complexos e distribuídos. Em vez de depender de um único agente generalista, esses sistemas são compostos por múltiplos agentes especializados que colaboram, competem ou se coordenam para executar tarefas específicas. Neste post, explicamos o que são os MAS, seus principais componentes (como LLMs, ferramentas e processos) e as arquiteturas mais comuns.

Como criar um Agente de IA coletor de dados

A tecnologia de agentes de IA está democratizando o acesso e a manipulação de dados econômicos complexos, tornando-a acessível mesmo para aqueles sem experiência em programação. Neste post discutimos a criação de agentes de IA para coletar dados econômicos brasileiros usando linguagem natural, como "Qual é a expectativa do IPCA para 2025?".

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

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.