Utilização das ferramentas do python para a coleta e análise de dados do mercado de ações

Abstract

Este estudo tem como objetivo demonstrar a aplicação da linguagem Python na análise de ações do mercado financeiro, enfatizando como a programação pode facilitar a coleta, filtragem e visualização dessas ações. Utilizando bibliotecas como Pandas, Matplotlib e Fundamentus, foi possível desenvolver um processo estruturado simples e intuitivo. O programa foi implementado na IDE Jupyter, proporcionando flexibilidade na personalização de critérios financeiros, como a escolha de indicadores de análise fundamentalista para escolha de ações, incluindo, como por exemplo: preço/lucro, margem EBIT e Dividend Yield. Após a coleta e filtragem, os dados são apresentados em gráficos que permitem uma visualização clara das informações. Os resultados obtidos demonstram a eficácia do uso de ferramentas desenvolvidas em Python para a análise de dados financeiros, proporcionando análises acessíveis e práticas que auxiliam na tomada de decisões financeiras bem fundamentadas. Este trabalho evidencia como o uso de abordagens focadas na análise de dados pode simplificar processos e gerar insights valiosos, atendendo às necessidades de investidores e contribuindo para uma melhoria de sua gestão financeira.

This study aims to demonstrate the application of Python programming language in stock market analysis, emphasizing how programming can facilitate the collection, filtering, and visualization of financial data. Using libraries such as Pandas, Matplotlib, and Fundamentus, a structured, simple, and intuitive process was developed. The program was implemented in the Jupyter IDE, offering flexibility in customizing financial criteria, such as selecting indices and metrics, including price-to-earnings ratio (P/E), EBIT margin, and Dividend Yield. After data collection and filtering, the results are presented in graphs that provide a clear visualization of the information. The results demonstrate the effectiveness of Python-developed tools for financial data analysis, offering accessible and practical insights that support well-founded financial decision-making. This study highlights how data-driven approaches can simplify complex processes and generate valuable insights, meeting the needs of investors and contributing to the improvement of financial management