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Projetos de análise financeira e previsão de séries temporais com Python, incluindo análise de dados financeiros e gráficos de candlestick.

Imersão_Python_Alura_Analise_de_Dados

Descrição

Este repositório contém uma coleção de projetos de análise financeira e previsão de séries temporais, utilizando bibliotecas Python como pandas, yfinance, matplotlib, prophet, e mplfinance. Os projetos abordam a análise de dados de ações, incluindo a criação de gráficos de candlestick, a previsão de preços de fechamento, e uma análise exploratória inicial utilizando Google Sheets e Excel.

Projetos Incluídos

1. Análise Exploratória com Google Sheets

   • Objetivo: Realizar uma análise exploratória inicial dos dados financeiros utilizando Google Sheets, aplicando funções como PROCV, SE e ChatGPT para análise.
   • Funcionalidades: Utiliza fórmulas para calcular variação percentual, valor inicial, quantidade de ações, variação em reais e determinar o resultado da variação.

2. Leitura de Dados de Planilha Excel com Pandas

   • Objetivo: Demonstrar como usar a biblioteca pandas para ler dados de várias abas de uma planilha Excel, manipulando e analisando os dados em DataFrames separados.
   • Funcionalidades: Lê dados de abas específicas da planilha acoes-pura.xlsx em DataFrames distintos, permitindo manipulação e análise individual de cada conjunto de dados.

3. Resumo do Código

   • Objetivo: Realizar uma série de operações de manipulação e análise de dados utilizando pandas e plotly.express, incluindo importação de dados, manipulação de DataFrames, criação de novas colunas, renomeação de colunas, junção de DataFrames, e análise estatística.
   • Funcionalidades: Importa dados de uma planilha Excel, manipula DataFrames, cria novas colunas, renomeia colunas, junta DataFrames, e realiza análise estatística.

4. Gráficos de Candlestick com Matplotlib e Plotly

   • Objetivo: Demonstrar a criação de gráficos de candlestick para análise de dados financeiros, utilizando matplotlib e plotly, além de adicionar médias móveis e criar subplots.
   • Funcionalidades: Baixa dados de ações do Yahoo Finance, cria gráficos de candlestick, adiciona médias móveis, e cria subplots com plotly para visualização de dados.

5. Previsão de Preços de Ações com Prophet

   • Objetivo: Utilizar a biblioteca Prophet para fazer previsões de preços de fechamento de ações, demonstrando a capacidade da biblioteca de lidar com dados com padrões irregulares.
   • Funcionalidades: Baixa dados de ações do Yahoo Finance, prepara os dados para o Prophet, cria e treina um modelo Prophet, faz previsões para datas futuras, e plota os resultados.

Dependências

Para executar os projetos deste repositório, é necessário instalar as seguintes bibliotecas Python:

• pandas
• yfinance
• matplotlib
• prophet
• mplfinance

As dependências podem ser instaladas utilizando o seguinte comando:

bash pip install pandas yfinance matplotlib prophet mplfinance

Como Utilizar

1. Clone o Repositório: Clone este repositório para o seu ambiente de trabalho.
2. Instale as Dependências: Execute o comando de instalação de dependências mencionado acima.
3. Explore os Projetos: Navegue pelos diretórios dos projetos e execute os scripts Python para visualizar os resultados das análises e previsões.