volatilidade no python

Analisando a Volatilidade de Longo Prazo do Ibovespa usando Python

Com base no modelo GARCH(1,1), realizamos realizar a modelagem da variância condicional dos log retornos diários do Ibovespa, abrangendo o período de janeiro de 2018 até dezembro de 2023. O objetivo principal é compreender a implementação desse modelo utilizando a linguagem de programação Python, além de conduzir uma análise do mercado acionário brasileiro ao longo do período amostral. Ao concluirmos este exercício, teremos a capacidade de obter uma medida representativa da variância de longo prazo da série temporal. Essa medida poderá ser comparada com a variância histórica, permitindo-nos inferir se a volatilidade presente está atualmente inferior ou superior àquela projetada para o futuro. Essa análise contribuirá para uma melhor compreensão da dinâmica da volatilidade no mercado acionário brasileiro.

Criando um relatório de Análise de Ações no Python

Imagine escrever seu relatório, analisar e apresentar os dados com código de Python usando apenas uma interface, sem copia e cola e sem quebra galhos? A ferramenta Quarto proporciona exatamente isso, permitindo que o usuário desenvolva seu relatório mesclando texto, imagens, tabelas e códigos em um único documento fonte. No final, o usuário pode compilar o documento e gerar um PDF, um HTML, apresentação de slides, etc. Neste exercício mostramos como usar essa ferramenta para a criação de um Relatório de Ações.

Analisando a Volatilidade de Longo Prazo do Ibovespa usando GARCH(1,1)

Com base no modelo GARCH(1,1), iremos realizar a modelagem da variância condicional dos log retornos diários do Ibovespa, abrangendo o período de janeiro de 2018 até dezembro de 2023. O objetivo principal é compreender a implementação desse modelo utilizando a linguagem de programação Python, além de conduzir uma análise do mercado acionário brasileiro ao longo do período amostral. Ao concluirmos este exercício, teremos a capacidade de obter uma medida representativa da variância de longo prazo da série temporal. Essa medida poderá ser comparada com a variância histórica, permitindo-nos inferir se a volatilidade presente está atualmente inferior ou superior àquela projetada para o futuro. Essa análise contribuirá para uma melhor compreensão da dinâmica da volatilidade no mercado acionário brasileiro.

Dashboard de Contribuição de Volatilidade no Python

A variância de um portfólio de investimento mensura a volatilidade de uma cesta de ativos financeiros. É interessante conhecer a contribuição de cada ativo para a volatilidade total da carteira. No post de hoje, mostramos como construir essas métricas e a construir um dashboard usando o Python.

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