Estrutura a Termo da Taxa de Juros em Python

A Estrutura a Termo da Taxa de Juros demonstra a relação das taxas de juros dos diferentes instrumentos de renda fixa com os prazos de vencimentos (maturidade). A ETTJ é importante para determinar o comportamento futuro do juros, dado o nível de risco dos agentes de mercado, e é útil para a realização de cálculos para a precificação de ativos de renda fixa. No post de hoje, mostraremos como podemos obter a ETTJ utilizando o Python.

Para obter a ETTJ, podemos importá-la através do site da B3, que oferece os dados de cada dia útil do vencimento da taxa de juros. O processo de extração pode ser feito de diferente formas, a mais simples é utilizando o pacote {pyettj}, que utilizaremos aqui.

Como exemplo, utilizaremos a curva da DI x pré 252 dias, que é determinada com base no DI futuro para obter a ETTJ pré.

O primeiro passo é escolher a data com base em um dia útil do cálculo da curva. Em seguida, utiliza-se a função get_ettj para buscar a série com base na data escolhida. Será retornado um data frame contendo diferentes tipos de taxas disponibilizadas pela B3. Como queremos utilizar a Curva pré, estaremos interessados apenas em sua respectiva coluna. O data frame também contém os dias corridos que se referem ao vencimento da taxa , bem com uma coluna especificando a data do período que buscamos a série. Por fim, podemos visualizar a ETTJ pré com a função plot_ettj fornecida pelo pacote.

Também é possível buscar mais de um período utilizando um for loop. Útil para comparar a evolução das taxas em diferentes períodos.

Quer saber mais?

Veja nossos cursos da trilha de Finanças Quantitativas.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Criando reports econômicos automáticos com IA usando Python

Imagine que você tenha uma tabela e precise gerar uma análise de dados rápida para entregar um relatório. Você poderia tentar parar tudo que está fazendo ou até mesmo fazer horas extras, mas dificilmente você entregaria o relatório mais rapidamente do que um modelo de Inteligência Artificial (IA). Neste artigo mostramos um exemplo de relatório gerado por IA para análise de inflação no Brasil, usando as ferramentas Quarto + Python para integrar a IA.

Analisando o sentimento da política monetária com IA usando Python

Análise de sentimentos é uma técnica de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que serve para revelar o sentimento contido em um texto. Neste exercício, aplicamos esta técnica para analisar as atas das reuniões do COPOM, revelando o que os diretores de política monetária discutem nas entrelinhas. Utilizando um modelo de Inteligência Artificial através do Python, produzimos ao final um índice de 0 a 100 para sintetizar a análise histórica.

Como a IA pode auxiliar na otimização de Portfólio de Investimentos?

A construção de portfólio ótimo refere-se ao processo de alocar eficientemente capital entre um conjunto predefinido de ativos ou títulos. O campo da construção de portfólio tem sido extensivamente estudado por acadêmicos e profissionais desde a década de 1950, quando Markowitz introduziu sua inovadora abordagem de média-variância para a construção de portfólio. Diante disso, podemos melhorar o processo de alocação de peso de um investimento em um portfólio através do Aprendizado não supervisionado com a aplicação do Hierarchical Risk Parity (HRP). Neste exercício, realizamos uma introdução ao método e mostramos os resultados de um exemplo criado através do Python.

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.