Preparando material para os cursos da Análise Macro, esbarrei por acaso com o pacote GetTDData que baixa dados do Tesouro Direto diretamente para o R. Abaixo coloco um exemplo para a NTN-B com vencimento em 2035.
library(GetTDData)
library(ggplot2)
ntnb <- download.TD.data('NTN-B')
ntnb35 <- read.TD.files(dl.folder = 'TD Files',
maturity = '150535')
ggplot(ntnb35, aes(x=ref.date, y=yield.bid*100))+
geom_line()
Fica a dica para quem usa essas séries... 🙂
Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!
Resumo A Análise Macro apresenta os resultados da PIMPF de Novembro de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados.
A Análise Macro apresenta os resultados da PIB 3º trimestre de 2024, com gráficos e tabelas elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados.
Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.
Em previsão, há uma infinidade de modelos que podem ser usados. O processo de escolha do(s) modelo(s) deve ser empírico-científico, usando métodos que visem avaliar a generalização dos algoritmos para dados novos. Neste artigo, mostramos como implementar a metodologia de validação cruzada com algoritmos de machine learning no Python, exemplificando para a previsão do IPCA.
comercial@analisemacro.com.br – Rua Visconde de Pirajá, 414, Sala 718
Ipanema, Rio de Janeiro – RJ – CEP: 22410-002
Criação Kamus – Hospedagem HostWP
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.