/IbovespaFIAP

Primary LanguageJupyter Notebook

Análise do IBOVESPA - FIAP

Grupo 66 - Autores:

  • Flademir de Albuquerque

  • Lucas Ordonio

  • Francisco das Chagas Peres Júnior

  • Tadeu Tupinambá

Descrição

Este projeto consiste em uma análise abrangente do índice IBOVESPA, desenvolvida como parte de um curso na FIAP. Utilizando Python, o projeto aborda a coleta, processamento e análise de dados do mercado financeiro brasileiro, fornecendo insights valiosos e visualizações interativas.

Link da nosso relatório no Medium:

https://medium.com/@flade.albu/modelo-preditivo-com-base-na-ibovespa-bolsa-de-valores-807e6cfed10c

Uso

Para utilizar este projeto e reproduzir as análises, siga os passos abaixo:

  1. Clone o repositório para o seu ambiente local.
  2. Abra o Jupyter Notebook Trabalho 02 - IBOVESPA - FIAP.ipynb.
  3. Execute as células sequencialmente para ver os resultados da análise.
  4. Sinta-se livre para modificar o código, experimentar com diferentes conjuntos de dados ou parâmetros para explorar outras facetas do mercado financeiro.

Funcionalidades Detalhadas

  • Coleta de Dados do Mercado: O projeto automatiza a coleta de dados históricos do IBOVESPA, garantindo informações atualizadas e abrangentes.
  • Análises Estatísticas Profundas: Utiliza técnicas estatísticas avançadas para entender as tendências e padrões do mercado, oferecendo uma visão detalhada das movimentações do índice.
  • Visualizações Interativas: Incorpora gráficos e mapas interativos para uma representação visual clara dos dados, facilitando a interpretação e análise.
  • Modelagem Preditiva: Aplica modelos de previsão para antecipar tendências futuras do mercado, um recurso valioso para estratégias de investimento.

Resultados Obtidos

Os resultados da análise do IBOVESPA revelaram insights significativos, tais como:

  • Tendências históricas do índice e seus determinantes.
  • Padrões de comportamento do mercado em diferentes períodos.
  • Previsões de curto e longo prazo baseadas em modelos estatísticos.
  • Análise de risco e retorno de diferentes estratégias de investimento.

Estes resultados fornecem uma base sólida para tomadas de decisão informadas no mercado financeiro.

Contribuições

Contribuições são sempre bem-vindas. Para contribuir:

  1. Faça um fork do repositório.
  2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/NovaFeature).
  3. Faça commit de suas mudanças (git commit -am 'Adicionando uma nova feature').
  4. Faça push para a branch (git push origin feature/NovaFeature).
  5. Abra um Pull Request.

Link do GitHub:

https://github.com/tupizz/IbovespaFIAP/tree/main