Introdução: O Google Colab é uma ferramenta poderosa e gratuita que permite a execução de código Python em nuvem, sem a necessidade de configurações complexas. Neste artigo, vamos explorar como utilizar o Google Colab para analisar o desempenho do IBOVESPA em comparação com uma carteira teórica de ações ao longo de um período de tempo.
O que é o Google Colab? O Google Colab é uma plataforma baseada em nuvem que oferece ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) gratuitos para executar código Python. Ele utiliza o Google Drive para armazenamento e colaboração, permitindo que os usuários criem e compartilhem notebooks Jupyter de forma fácil.
Passo 1: Configurando o Ambiente no Google Colab:
- Acesse o Google Colab em https://colab.research.google.com/.
- Crie um novo notebook ou abra um existente.
Passo 2: Importando Bibliotecas: Para realizar a análise, vamos precisar de algumas bibliotecas populares em Python. Execute os seguintes comandos no seu notebook:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yfPasso 3: Obtendo Dados do IBOVESPA e Carteira Teórica: Vamos utilizar a biblioteca yfinance para obter os dados do IBOVESPA e de uma carteira teórica de ações. Por exemplo, considere uma carteira composta por ações de grandes empresas brasileiras. Ajuste conforme necessário.
# Definindo as ações da carteira
carteira = ['PETR4.SA', 'VALE3.SA', 'ITUB4.SA', 'BBDC4.SA', 'ABEV3.SA']
# Obtendo dados do IBOVESPA e da carteira
ibovespa = yf.download('^BVSP', start='2020-01-01', end='2023-01-01')['Adj Close']
carteira_data = yf.download(carteira, start='2020-01-01', end='2023-01-01')['Adj Close']
Passo 4: Visualizando os Dados: Vamos agora visualizar os dados utilizando gráficos. Isso nos permitirá comparar o desempenho do IBOVESPA com o da carteira teórica.
# Plotando o desempenho do IBOVESPA e da carteira
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(ibovespa, label='IBOVESPA')
plt.plot(carteira_data, label='Carteira Teórica')
plt.title('Desempenho do IBOVESPA vs. Carteira Teórica')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Preço de Fechamento Ajustado')
plt.legend()
plt.show()
Passo 5: Análise de Desempenho: Além da visualização gráfica, podemos realizar análises estatísticas para avaliar o desempenho. Calcularemos o retorno percentual diário e acumulado para cada ativo.
# Calculando retornos diários e acumulados
retorno_diario_ibovespa = ibovespa.pct_change()
retorno_diario_carteira = carteira_data.pct_change()
retorno_acumulado_ibovespa = (1 + retorno_diario_ibovespa).cumprod() - 1
retorno_acumulado_carteira = (1 + retorno_diario_carteira).cumprod() - 1
Conclusão: O Google Colab oferece um ambiente eficiente para análise de dados em Python, facilitando a comparação entre o IBOVESPA e uma carteira teórica de ações. Este artigo forneceu uma introdução prática para realizar essa análise, utilizando bibliotecas populares como yfinance e matplotlib. Ao explorar e ajustar os parâmetros, os investidores podem obter insights valiosos sobre o desempenho de seus ativos em um determinado período de tempo.
Exemplo na Prática
Abaixo, um vídeo demonstrando o uso da ferramenta GoogleColab criando um gráfico de comparação de uma lista de 10 ativos, investindo 10.000 em cada um deles, no período de 1 ano e comparando com o índice IBOVESPA.
O vídeo acima explica de forma um pouco diferente como gerar o gráfico de comparação, porém usando as mesmas bibliotecas em Python.