Criando um Dashboard de análise de Ações no Python

Um Dashboard é um painel de controle que consolida uma variedade de informações sobre um determinado objeto de estudo em um ou mais painéis. Ele simplifica significativamente o processo de análise de dados, oferecendo uma visão global e fácil de entender. Uma maneira simples de construir um Dashboard para acompanhar uma ação específica é utilizando duas ferramentas: Quarto e Python. Neste post, mostramos o resultado da criação de um Dashboard de Ação.

Dashboard de Ações

Um Dashboard de ações é útil por proporcionar uma visualização rápida e acessível das informações relevantes de uma ação, escolhida pelo usuário. Com o painel, fica muito mais fácil o monitoramento de métricas importantes e o acompanhamento de seu desempenho.

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.

Claro que existem diversas métricas utilizadas para acompanhar a ação, seja indicadores fundamentalista ou técnicos. Há também a possibilidade da criação de métricas quantitativas de risco-retorno, e a escolha fica a critério de cada usuário.

O objetivo aqui será o de mostrar o que podemos alcançar usando as ferramentas Python e Quarto, criando um Dashboard de Ações simples, que identifica o preço, retorno e indicadores técnicos para o acompanhamento da ação (aqui fora utilizado como exemplo o ticker ITSA4.SA).

O código de Python usada permite importar os dados diretamente do Yahoo Finance usando a biblioteca yfinance, calcula as diferentes métricas e cria o gráfico expondo os indicadores técnicos usando a biblioteca cufflinks.

Abaixo, temos uma imagem do Dashboard de exemplo criado.

Um ponto interessante é a possibilidade de usar o GitHub Pages para manter o Dashboard em um Website. O painel de exemplo pode ser acessar através do seguinte link:

https://analisemacro.github.io/dashboard_stock_blog/dashboard.html

Referências

Dashboard baseado no painel Stock Explorer presente na galeria do Quarto.

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

Automatizando Análises Econômicas com LangChain e LangGraph: Multi-Agentes com LLMs

A evolução das ferramentas baseadas em modelos de linguagem (LLMs) está transformando o modo como realizamos análises econômicas. Neste artigo, apresentamos como utilizar LangChain e LangGraph, duas das bibliotecas mais relevantes para a orquestração de fluxos complexos com agentes de IA, integrando-os com o Google Gemini. O foco será a construção de uma pipeline multi-agente para análise econômica utilizando dados reais do Brasil.

O que é o ciclo de Agentes de IA?

Neste post, vamos explorar o fluxo completo de trabalho de um Agente de IA — um ciclo que definimos como Pensamento-Ação-Observação. Ao final, criamos um exemplo de Agente de IA que responde perguntas sobre dados econômicos.

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.