O monitoramento do mercado cambial permite tomar melhores decisões de consumo e investimento, por sua influência em diversos preços da economia. Neste artigo, mostramos rotinas simples de Python para coleta e análise de dados que são comumente utilizados em relatórios de câmbio.
Coletando pares de moedas
Os pares de moedas mais comumente analisados em relatórios de câmbio são:
- BRL/USD (real/dólar americano)
- BRL/EUR (real/euro)
- BRL/CNY (real/yuan)
Para coletar estes dados diretamente da fonte Banco Central do Brasil, podemos usar o pacote python-bcb:
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| CNY | EUR | USD | |
|---|---|---|---|
| Date | |||
| 2010-01-04 | 0.252516 | 2.48647 | 1.7240 |
| 2010-01-05 | 0.252336 | 2.47647 | 1.7227 |
| 2010-01-06 | 0.253933 | 2.49455 | 1.7337 |
| 2010-01-07 | 0.255023 | 2.49253 | 1.7413 |
| 2010-01-08 | 0.254687 | 2.50858 | 1.7390 |
| ... | ... | ... | ... |
| 2024-10-10 | 0.788500 | 6.09880 | 5.5819 |
| 2024-10-11 | 0.796200 | 6.15630 | 5.6263 |
| 2024-10-14 | 0.790800 | 6.11340 | 5.6045 |
| 2024-10-15 | 0.791900 | 6.14460 | 5.6378 |
| 2024-10-16 | 0.797100 | 6.17030 | 5.6749 |
3716 rows × 3 columns
Com os dados em mãos, podemos gerar todo tipo de análise. Por exemplo, podemos verificar a evolução temporal dos pares:
Coletando expectativas de câmbio
Outro dado interessante é a expectativa futura sobre o movimento do câmbio, especialmente o par real/dólar americano.
Para coletar estes dados diretamente da fonte Banco Central do Brasil, podemos usar o pacote python-bcb.
Com os dados em mãos, podemos gerar todo tipo de análise. Por exemplo, podemos verificar a evolução temporal das expectativas de 1 ano à frente:
Conclusão
O monitoramento do mercado cambial permite tomar melhores decisões de consumo e investimento, por sua influência em diversos preços da economia. Neste artigo, mostramos rotinas simples de Python para coleta e análise de dados que são comumente utilizados em relatórios de câmbio.
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