Análise dos títulos do Tesouro Direto com o R

Uma das grandes vantagens de utilizar o R é poder automatizar a coleta de dados. Para ilustrar, vamos utilizar o pacote GETTDData para coletar os dados do Tesouro Direto, bem como outros pacotes do R para tratamento e visualização dos dados.


library(tidyverse)
library(tidyquant)
library(timetk)
library(scales)
library(quantmod)
library(GetTDData)
library(ecoseries)
library(RColorBrewer)

Com os pacotes carregados no meu arquivo .Rmd, posso começar a coletar os dados. Eu começo pelas NTN-B, agora nomeadas como Tesouro IPCA. O código abaixo faz o download e a leitura das planilhas.


download.TD.data('NTN-B')
ntnb <- read.TD.files(dl.folder = 'TD Files',
asset.codes = 'NTN-B')

A seguir, nós podemos visualizar alguns dos títulos que acabamos de coletar tendo como referência janeiro do ano passado.


filter(ntnb, ref.date > '2020-01-01') %>%
ggplot(aes(x=ref.date, y=yield.bid*100, colour=asset.code))+
geom_line()+
geom_hline(yintercept=0, colour='black', linetype='dashed')+
scale_x_date(breaks = date_breaks("1 month"),
labels = date_format("%b/%Y"))+
theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
labs(x='', y='% a.a.',
title='NTN-B',
caption='Fonte: Tesouro Direto')

_____________________

(*) Isso e muito mais você irá aprender no nosso Novo Curso Mercado Financeiro e Gestão de Portfólios.

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.