volatilidade

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.

Como mensurar retornos de ações no Python?

Este artigo tem como objetivo fornecer uma visão abrangente sobre como calcular medidas de retorno e risco no contexto de investimentos e ações, utilizando a linguagem de programação Python como ferramenta. Ao longo deste guia, detalharemos passo a passo as diversas métricas amplamente empregadas no mercado financeiro para avaliar a performance de investimentos e a volatilidade de ativos.

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.

Contribuição para a Volatilidade [Python]

A contribuição para a volatilidade fornece uma decomposição ponderada da contribuição de cada elemento do portfólio para o desvio padrão de todo o portfólio. Em termos formais, é definida pelo nome de contribuição marginal, que é basicamente a derivada parcial do desvio padrão do portfólio em relação aos pesos dos ativos. A interpretação da fórmula da contribuição marginal, entretanto, não é tão intuitiva, portanto, é necessário obter medidas que possibilitem analisar os componentes. Veremos portanto como calcular os componentes da contribuição e a porcentagem da contribuição. Vamos criar as respectivas medidas usando a linguagem de programação Python.

Medidas de retorno e risco de ativos individuais

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Assinar

volatilidade

Criando um relatório de Análise de Ações no Python

Como mensurar retornos de ações no Python?

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

Contribuição para a Volatilidade [Python]

Medidas de retorno e risco de ativos individuais

Boletim AM

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Deploy de modelos com Python + Shinylive + GitHub gastando ZERO reais

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Criando um Dashboard de análise de Ações no Python

Analisando séries temporais no Python e esquecendo de vez o Excel

Cálculo do Retorno Econômico de uma Política Pública

Simplificando análises de dados manuais do Excel usando o Python