Este projeto tem como objetivo criar uma aplicação web para listar ativos em alta com potencial para investir. As principais bibliotecas usadas foram yfinance, pandas, cufflinks e streamlit.

Com tantas opções de investimento, fica difícil avaliar as melhores opções, de acordo com a estratégia de cada investidor.
Este projeto ajuda a avaliar ativos que estejam com boa tendência de alta considerando um histórico de 6 meses, e perspectivas de crescimento.

Este projeto foi elaborado usando Python.
As principais bibliotecas utilizadas foram:

• Streamlit, para a interface web;
• Yfinance e API Brapi, para obter os dados dos ativos;
• Pandas, para manipulação dos dados;
• Cufflinks, para criação dos gráficos e indicadores.

Inicialmente, foram definidos os seguintes limites:

• somente ativos com volume mínimo de negociação diária de R$200.000,00 (visando garantir uma boa liquidez);
• somente ativos com preço negociado acima de R$3,00 (visando evitar altas volatilidades - uma variação de 10 centavos em um ativo com preço R$2,00 equivale a uma variação de 5%!);
• somente ativos sem o código '11' (fundos de índices).

A API Brapi permite listar todos os ativos da B3, e foi criado um dataframe inicial com os ativos que atendam aos limites definidos anteriormente;

A estratégia adotada consiste em analisar o preço dos ativos nos últimos 6 meses a partir de uma data selecionada, ponderando empiricamente as variações mensais.

Nesta etapa, o maior desafio foi garantir que, dentro do intervalo determinado a partir da data selecionada, as 6 datas anteriores (uma por mês) fossem realmente de dias úteis, com negociações na Bolsa.

A solução foi verificar se houve negociação do ativo mais negociado na B3 e com maior representação no índice BOVESPA: A VALE. Caso o resultado seja nulo, outra data (antes ou depois) é testada, até obter um conjunto válido.

Para usar a biblioteca yfinance, é preciso incluir o sufixo '.SA' no nome dos ativos retornados pela API da Brapi;

Foram selecionadas as seguintes colunas dos dados retornados pela API da Brapi: 'stock' (símbolo do ativo), 'name' (nome da empresa), 'close' (preço de fechamento), 'sector' (setor da empresa), 'volume' (volume diário negociado, em R$). Como a biblioteca Streamlit executa novamente o código inteiro a cada iteração do usuário, foi criada uma função com o atributo cache para reduzir a execução desnecessária (os nomes dos ativos não mudam);

Para considerar a variação da quantidade de dias por mês, foi utilizado o valor de 32 dias, e calculadas 6 datas a partir da data selecionada pelo usuário;

As datas calculadas são então testadas, se houve negociação do ativo VALE3.SA, pesquisando com a biblioteca yfinance o preço de fechamento ajustado do dia. Caso negativo, uma nova data é testada, até obter o conjunto de 6 observações;

O próximo passo foi obter os valores diários dos ativos filtrados, considerando os extremos do intervalo definido, e utilizando a biblioteca yfinance, filtrando somente as datas desejadas (novamente, com a criação de uma função, utilizando o atributo cache, já que os preços registrados não mudam);

O fator de ponderação foi implementado em uma função e aplicado para todo o dataframe, salvando o valor em uma nova coluna;

A etapa seguinte da manipulação de dados consiste em classificar os ativos pelo fator de ponderação calculado, e selecionados somente aqueles com valor maior ou igual a 90, retornando uma tabela com o nome dos ativos e o último preço de fechamento praticado;

A última etapa consiste em calcular a ascendência ou descendência da média móvel de 20 períodos dos ativos selecionados.

A partir do ativo filtrado selecionado na interface web, é criado o gráfico de candles utilizando a biblioteca cufflinks. Esta biblioteca já possui métodos específicos para criação de gráfico de candles e indicadores gráficos.

Foram inseridos os seguintes indicadores gráficos:

• Bandas de Bollinger;
• médias móveis de 20 períodos;
• volume de negociação.

Além do fator de ponderação, o gráfico do ativo contribui para análise, ao verificar os indicadores gráficos e validar a tendência observada.

A opção pela biblioteca Streamlit é a facilidade de uso na criação do código, e a possibilidade de hospedar a aplicação no host da própria biblioteca. Embora não seja recomendada para uso em produção, Streamlit permite a criação rápida e funcional de um protótipo para aplicações pequenas.

A interface possui os seguintes campos para operação pelo usuário:

• Definição da data final do período a ser analisado;
• Botão 'executar', para disparar o início da obtenção e manipulação dos dados;
• menu dropdown com os ativos filtrados pelo fator de ponderação, para posterior apresentação do gráfico de candles. A cada novo ativo selecionado, o gráfico é automaticamente atualizado.

Considerando a data de 01/06/2024 (um sábado), o ativo com maior fator de ponderação é o BIOM3.SA, com preço de R$17,50.
O cálculo do MACD mostra uma curva positiva ascendente, e o gráfico de candles mostra uma queda do preço do ativo no período de 02/05 a 24/05, com boa retomada do crescimento até a data atual (somente candles positivos), ultrapassando a média de 20 períodos, reforçando a probabilidade de tendência de alta.

Observe que não é preciso selecionar uma data útil, pois o código já busca o dia útil mais próximo.

Este projeto demonstra como é possível utilizar dados financeiros e ferramentas de análise de dados para identificar ativos com potencial de alta na B3. A interface web facilita a interação do usuário com os dados, proporcionando uma ferramenta alternativa prática para investidores.

O código-fonte completo está disponível em [https://github.com/bbrunossf/trendfollow].
A aplicação está hospedada em [https://bbrunossf-trendfollow-consolidado1-xsxei5.streamlit.app/].
A imagem renderizada do jupyter notebook está em [https://nbviewer.org/github/bbrunossf/trendfollow/blob/master/trend_follow.ipynb]