Python para negociação algorítmica - página 14

[MetaQuotes]

Faça um gráfico de velas com Python (Notas da biblioteca do Pandas)

Faça um gráfico de vela com Python (Pandas Bookstore Notes)

O vídeo fornece um guia passo a passo sobre como criar gráficos de velas usando a biblioteca Pandas do Python com dados CSV. Ele começa importando os dados CSV e criando um quadro de dados para usar na criação do gráfico. O tutorial também aborda a instalação da biblioteca mpl finance utilizada para parcelas financeiras. O vídeo destaca a importância de entender o Pandas para usá-lo efetivamente em Python e como alterar o tipo de gráfico e o intervalo de datas para representações precisas dos dados. Isso é útil até mesmo para tarefas como modelagem para negociação automatizada.

• Nesta seção, o YouTuber explica como criar gráficos de velas usando a biblioteca Pandas do Python com dados CSV. O primeiro passo é obter dados históricos em formato CSV, que podem ser baixados de várias fontes online. Depois que os dados CSV são importados para o script, um quadro de dados é criado, que é uma coleção de dados que podem ser usados para criar o gráfico de velas. O YouTuber então mostra como selecionar colunas específicas do quadro de dados para criar o gráfico. Esses gráficos podem ser usados em conjunto com algoritmos de aprendizado de máquina para negociação automatizada.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo discute como criar um gráfico de velas com Python usando a biblioteca Pandas. O tutorial começa selecionando colunas de um conjunto de dados e invertendo a ordem de um DataFrame, que é uma etapa importante ao trabalhar com dados do mercado de ações. O vídeo também aborda a instalação da mpl finance, biblioteca utilizada para a criação de parcelas financeiras. O tutorial prossegue para importar Pandas e mpl finance antes de selecionar o arquivo CSV a ser usado.
  
  
• Nesta seção do tutorial, o palestrante explica como criar gráficos de velas usando a biblioteca Pandas do Python. Ao usar Data Frames, os valores de fechamento das ações podem ser exibidos em um gráfico. O palestrante explica como selecionar diferentes tipos de gráficos usando a biblioteca mpf e como alterar o intervalo de datas para ampliar períodos específicos. O tutorial fornece um guia passo a passo e destaca a importância de entender o Pandas para usar efetivamente essa biblioteca em Python.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o vídeo mostra como criar um gráfico de velas usando a biblioteca Pandas do Python. A primeira etapa é criar um DataFrame chamado "Gráfico" lendo os dados de um arquivo CSV. A próxima etapa é usar o DataFrame para criar um gráfico de velas usando a biblioteca "mpl_finance". O vídeo mostra como personalizar o gráfico e alterá-lo para gráficos de linhas ou outros tipos de gráficos. O código usado para criar o gráfico também é fornecido na descrição do vídeo. O vídeo também enfatiza a importância de selecionar o intervalo de datas apropriado ao selecionar dados do DataFrame, pois isso pode ser útil para outras tarefas, como modelagem.

[MetaQuotes]

Negociação Algorítmica com Python (Árvore de Decisão)

Algoritmo de negociação com Python (árvore de decisões)

Neste vídeo sobre negociação algorítmica com Python, o palestrante usa uma abordagem de árvore de decisão para prever o movimento de preço do Bitcoin com base em correlações históricas entre SP500, ouro e ethereum. O modelo é treinado usando os dados do dia atual e, em seguida, usado para prever os resultados do dia seguinte. Embora as árvores de decisão possam ser úteis para previsões, o palestrante observa que elas podem não ser perfeitas com apenas uma pequena amostra de dados. Os espectadores podem acessar mais estratégias de negociação algorítmica, cursos e artigos relacionados à inteligência artificial e Python no site fornecido no vídeo.

• 00:00:00 Nesta seção da transcrição, o palestrante apresenta o processo de tomada de decisão usando uma abordagem algorítmica, com foco nas árvores de decisão. A metodologia da árvore de decisão é aplicada aos dados das correlações históricas do movimento de preços entre p500, ouro e ethereum para prever o movimento do preço do Bitcoin. O modelo de treinamento é baseado em dados X do dia atual, que são usados para prever os dados do dia seguinte. O palestrante afirma que desenvolveu sua abordagem, aplicando intuição e lógica ao processo.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo demonstra como usar uma estratégia de negociação algorítmica para prever se o preço do Bitcoin vai subir ou descer no dia seguinte. O algoritmo usa um modelo de árvore de decisão que é treinado usando dados existentes e, em seguida, prevê resultados futuros com base nos recursos de entrada. O exemplo mostrado no vídeo tem um conjunto de dados limitado, mas a mesma abordagem pode ser usada com conjuntos de dados maiores para melhorar a precisão. Além disso, o vídeo fornece um site onde os espectadores podem acessar mais estratégias de negociação algorítmica, bem como cursos e artigos relacionados à inteligência artificial e Python.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante explica como usar árvores de decisão para fazer previsões algorítmicas de negociação com Python. Eles demonstram o uso de árvores de decisão atribuindo valores numéricos aos termos "para cima" e "para baixo" para analisar as correlações nos dados. O palestrante sugere que, embora as árvores de decisão possam ser úteis para fazer previsões, elas podem não ser perfeitas com apenas uma pequena amostra de dados. Eles também sugerem que as árvores de decisão podem ser aplicadas para prever outros tipos de gráficos e que, para mais aprendizado, as pessoas podem entrar na inteligência artificial.

[MetaQuotes]

Python para investimentos: como obter o índice do dólar? DXY

Python para inversões: Como sacar Dollar Index? DXY

O vídeo aborda a extração dos dados do índice DXY, que mede a força do dólar americano em relação a outras moedas, usando as bibliotecas Beautiful Soup e Pandas do Python. O apresentador fornece um código que extrai informações de porcentagem de variação dos dados DXY e as salva em um arquivo CSV para análises de dados adicionais e propósitos de aprendizado de máquina. Além disso, eles compartilham seu site com cursos gratuitos sobre Python, finanças e negociação algorítmica. Assim, o vídeo é um guia útil para extrair dados financeiros usando Python.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante apresenta o conceito do Índice DXY, que mede a força do dólar americano em relação a outras moedas, como euro, iene, libra, dólar canadense, franco suíço e coroa sueca. O palestrante explica que esses dados podem ser úteis para investimentos automatizados, análise de dados e aprendizado de máquina. Ele então fornece um código para extrair dados DXY de uma página da web usando a biblioteca Beautiful Soup do Python, com foco na obtenção da variação do índice. O palestrante também compartilha seu identificador do Instagram e a página da web da qual ele extrai os dados.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador demonstra como extrair o Dollar Index (DXY) usando Python para fins de investimento. O apresentador usa um trecho de código que salva as informações DXY em um arquivo CSV para análise posterior. O código primeiro extrai as informações de porcentagem dos dados DXY e, em seguida, as separa das informações de data usando as funções "split" e "replace". Por fim, o código salva as informações extraídas em um arquivo CSV que inclui duas colunas – uma com a data e outra com o percentual de variação. O apresentador sugere que os dados extraídos possam ser usados para fins de aprendizado de máquina e análise de dados.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante demonstra como extrair o Dollar Index usando Python. Eles mostram trechos de um script Python e explicam como ele funciona. O código usa a biblioteca pandas para extrair dados de uma tabela HTML e armazená-los em um arquivo CSV para análise posterior. O palestrante também fornece um link para seu site com cursos gratuitos sobre Python, negociação algorítmica e finanças. No geral, o vídeo fornece um guia útil para quem deseja extrair dados financeiros usando Python.

[MetaQuotes]

Negociação Algorítmica Usando Python - Curso Completo

Negociação Algorítmica Usando Python - Curso Completo

00:00:00 - 01:00:00 Este vídeo explica como usar o Python para negociar ações algoritmicamente. Ele começa apresentando os fundamentos da biblioteca pandas e, em seguida, demonstra como usá-la para criar um quadro de dados. O curso mostra como executar uma solicitação HTTP para uma ação e como usar os resultados da chamada da API para preencher o quadro de dados. Por fim, o curso discute como melhorar o desempenho do código agrupando solicitações de API em lote.

01:00:00 - 02:00:00 Este vídeo aborda como usar o Python para negociar ações usando um algoritmo automatizado. Ele começa criando uma lista de ações e símbolos e, em seguida, transformando essas ações em strings. Em seguida, o vídeo cria um URL para iniciar uma solicitação HTTP usando essa string. Por fim, o vídeo demonstra como executar essa solicitação e recuperar os dados.

02:00:00 - 03:00:00 Este vídeo ensina como usar o Python para criar uma estratégia de negociação algorítmica que usa a relação preço-lucro como uma métrica de valor. A estratégia seleciona ações com base nessa métrica e faz recomendações de compra e venda com base no preço atual da ação.

03:00:00 - 04:00:00 Este tutorial em vídeo explica como usar o Python para negociar ações algoritmicamente. Abrange como calcular vários indicadores de sucesso, como lidar com dados ausentes e como usar o Tratamento de Exceções para substituir valores ausentes.

04:00:00 - 04:30:00 Este vídeo explica como calcular pontuações percentuais para diferentes métricas de ações usando Python. Ele também aborda como usar Python para criar um arquivo Excel contendo preços de ações e tamanhos de posição para chamadas e vendas, e como formatar o arquivo para impressão.

Parte 1:

• 00:00:00 Este curso é sobre negociação algorítmica e Python. O primeiro projeto é construir uma versão de igual peso do popular fundo de índice S&P 500. O segundo projeto é uma estratégia de impulso quantitativo que seleciona as melhores ações com base em uma variedade de métricas de investimento de impulso. O terceiro projeto é um rastreador de valor quantitativo que seleciona ações atraentes com base em várias métricas de valor.
  
  
• 00:05:00 Este curso foi desenvolvido para ensinar Python para negociação algorítmica. Python é uma linguagem popular para esse tipo de negociação, mas é uma linguagem lenta. Muitos profissionais descobriram que o Python costuma ser usado como uma linguagem de cola para acionar o código que realmente é executado em outras linguagens. Neste curso, usaremos o Python para desenvolver três estratégias de negociação algorítmica.
  
  
• 00:10:00 Este vídeo apresenta a linguagem de programação Python e mostra como usá-la para acessar dados de APIs online. O curso se concentrará no uso da API do código IRS para coletar dados do mercado de ações.
  
  
• 00:15:00 Neste vídeo, o instrutor apresenta os conceitos de negociação algorítmica e como criar várias estratégias de investimento em Python. O primeiro projeto é criar uma versão de igual peso do fundo do índice S&P 500.
  
  
• 00:20:00 Este tutorial em vídeo do Python explica como usar as bibliotecas NumPy, pandas, requests e XLS para criar uma estratégia de negociação algorítmica.
  
  
• 00:25:00 Este vídeo é um tutorial sobre como usar o Python para negociar ações. A primeira etapa é salvar uma lista das 500 ações do S&P 500 em um arquivo CSV. Em seguida, importamos para nosso Jupyter Notebook a chave de API IE x cloud e a usamos para adquirir um token de API. Começamos importando para nosso script o arquivo secrets.py, que armazena informações confidenciais, como a chave da API. Em seguida, usamos a chave de API para adquirir dados financeiros da API IE x cloud. Os dados são armazenados no quadro de dados de um panda e podemos imprimir os dados para verificar se funcionam.
  
  
• 00:30:00 Esta parte do tutorial do Python aborda como usar a API de nuvem para consultar a capitalização de mercado e os preços das ações para ações individuais.
  
  
• 00:35:00 O vídeo explica como usar a biblioteca de solicitações para executar uma solicitação HTTP e armazenar os resultados em uma variável. Ele mostra como criar um endpoint de API usando a ferramenta de linha de comando curl e como executar a solicitação. A variável de dados contém o objeto de resposta da solicitação, que possui o código de status e outras informações.
  
  
• 00:40:00 Este vídeo explica como usar a linguagem de programação Python para negociar ações usando algoritmos. O vídeo mostra como configurar um ambiente Python e como usar o método dot JSON para converter dados de uma solicitação HTTP em um objeto JSON. A variável de dados no ambiente Python se comporta da mesma forma que a variável de alteração estendida nos documentos do iX Cloud. O vídeo explica que os dados de preço no iX Cloud podem não ser precisos e mostra como testar a precisão usando uma pesquisa no Google.
  
  
• 00:45:00 Neste vídeo, o autor explica como analisar uma chamada de API, precificar ações e calcular sua capitalização de mercado. Eles então explicam como anexar pontos de dados ao quadro de dados de um panda e mostram como fazer isso imprimindo o quadro de dados como uma lista.
  
  
• 00:50:00 Este vídeo descreve como usar o Python para negociar ações algoritmicamente. O curso começa apresentando os conceitos básicos de pandas, uma biblioteca de análise de dados e, em seguida, passa para a criação de um quadro de dados e uma série de pandas. O curso demonstra como executar uma solicitação HTTP para uma ação e como usar os resultados da chamada da API para preencher o quadro de dados de um panda. Por fim, o curso mostra como melhorar o desempenho do código agrupando solicitações de API em lote.
  
  
• 00:55:00 Este vídeo fornece uma visão geral do tópico de negociação algorítmica usando Python, com foco no uso da biblioteca de quadros de dados pandas e no uso de chamadas de API em lote para acelerar o código. O vídeo discute como dividir uma lista de ações em blocos de 100 e como usar a função de blocos para gerar uma lista de listas de séries de pandas, cada uma delas limitada a 100 itens. Por fim, um loop for é usado para executar chamadas de API em lote para cada ação na lista de ações, e as informações de cada ação são anexadas ao quadro de dados final.

Parte 2:

• 01:00:00 Este tutorial em vídeo Python demonstra como usar a linguagem de programação Python para negociar ações usando um algoritmo automatizado. O vídeo começa criando uma lista de ações e símbolos e, em seguida, transformando essas ações em strings. Em seguida, o vídeo cria um URL para iniciar uma solicitação HTTP usando essa string. Por fim, o vídeo demonstra como executar essa solicitação e recuperar os dados.
  
  
• 01:05:00 Este vídeo ensina como usar o Python para realizar negociações algorítmicas. Ele aborda como criar um URL de chamada de API, analisar dados da chamada de API e usar a biblioteca de solicitações para obter os dados. O vídeo também mostra como adicionar um índice de ignorar à classe da série pandas e como executar o código.
  
  
• 01:10:00 Este script Python calcula rapidamente o número de ações a serem compradas para um tamanho de portfólio inserido pelo usuário.
  
  
• 01:15:00 Este script Python calcula o tamanho da posição e compra ações de uma ação para atingir esse tamanho de posição. Ele usa a função de arredondamento do módulo matemático para arredondar para baixo o número de ações a serem compradas.
  
  
• 01:20:00 O vídeo mostra como usar o Python para negociar ações. A primeira seção do vídeo explica como acessar e usar dados em um dataframe. A segunda seção explica como salvar o dataframe em um arquivo do Excel.
  
  
• 01:25:00 Este vídeo demonstra como usar o Python para criar algoritmos para negociação. A primeira etapa é criar um arquivo do Excel e passar no dataframe de um módulo pandas. Em seguida, a formatação é introduzida, com formatos diferentes para string, dólar e células inteiras. Por fim, o formato é aplicado às células do arquivo Excel.
  
  
• 01:30:00 Este vídeo ensina como usar o Python para negociar ações usando um algoritmo automatizado. A primeira parte do vídeo explica como criar um formato de coluna em um dicionário, que é usado para formatar as colunas em uma planilha do Excel. A segunda parte do vídeo mostra como criar dois loops que formatam automaticamente as colunas na planilha.
  
  
• 01:35:00 Este vídeo explica como criar uma estratégia de negociação algorítmica em Python usando um ambiente virtual. Primeiro, o instrutor abre um Jupyter Notebook para iniciar o ambiente virtual. Em seguida, eles ativam o ambiente virtual e criam um novo projeto. O projeto inclui um modelo de previsão de preços de ações, um modelo de previsão de capitalização de mercado e um modelo de previsão de várias ações para comprar. O instrutor então mostra como percorrer os modelos e enviar as previsões para um arquivo. Por fim, mostram como salvar o arquivo e encerrar a aula.
  
  
• 01:40:00 Neste vídeo, o notebookist explica como usar o Python para negociar ações usando uma estratégia de negociação algorítmica. O curso aborda como importar bibliotecas, como fazer chamadas de API e como criar uma estratégia baseada em impulso.
  
  
• 01:45:00 Este vídeo ensina como usar Python para negociação algorítmica. Abrange o básico de como usar o idioma para análise de desempenho e negociação. O vídeo mostra como usar a biblioteca Requests para fazer uma chamada de API fácil para obter dados de ações.
  
  
• 01:50:00 Neste vídeo, o autor demonstra como usar o Python para criar chamadas de API em lote para negociação algorítmica. O autor primeiro divide uma lista de ações em grupos de 100, depois cria um quadro de dados do Panda em branco e o instancia. Para cada ação na lista de strings de símbolos, o autor cria um URL de chamada de API em lote e chama o método JSON para transformá-lo de um assunto de solicitação em um objeto JSON.
  
  
• 01:55:00 O vídeo explica como usar o Python para negociar ações usando algoritmos. O instrutor demonstra como repetir ações, analisar as métricas relevantes e anexá-las a um dataframe.

Parte 3:

• 02:00:00 Este tutorial em vídeo explica como usar o Python para negociar ações usando algoritmos. Ele aborda como criar um quadro de dados, repetir símbolos, fazer chamadas de API e classificar dados. O quadro de dados final é usado para determinar quais ações comprar.
  
  
• 02:05:00 Este tutorial em vídeo do Python mostra como usar a biblioteca pandas para calcular o número de ações a serem compradas para uma estratégia de impulso. O tutorial primeiro classifica as linhas de um quadro de dados com base nos retornos de preço de um ano e, em seguida, usa o parâmetro inplace equals true para modificar o quadro de dados original, em vez de retornar uma cópia temporária. Em seguida, o quadro de dados é modificado para conter apenas as 50 ações com o maior momento de preço. Finalmente, a função para calcular o número de ações a comprar para a estratégia momentum é criada e especializada para aceitar apenas erros de valor. A estratégia é então executada e bem-sucedida.
  
  
• 02:10:00 Este curso aborda como escrever código para criar uma estratégia de negociação algorítmica simples, como testar a estratégia e como usar a estratégia para comprar e vender ações. A estratégia é baseada na suposição de que uma ação é uma ação de momentum de alta qualidade ou uma ação de momentum de baixa qualidade. A estratégia funciona comprando ações quando o preço está baixo e vendendo ações quando o preço está alto.
  
  
• 02:15:00 Este vídeo Python ensina como criar uma estratégia de momentum quantitativo usando um quadro de dados de preços de ações e valores de retorno em diferentes períodos de tempo. A estratégia usa uma variedade de métricas de impulso para identificar ações de alta qualidade.
  
  
• 02:20:00 O autor discute como criar um algoritmo para negociação de ações usando Python. Eles primeiro criam uma lista de métricas a serem rastreadas e, em seguida, usam a biblioteca Sai pi para calcular pontuações percentuais para cada métrica. Em seguida, eles criam um loop para calcular as pontuações de percentil para cada coluna no quadro de dados. Por fim, eles usam o loop para criar uma estratégia de negociação de ações.
  
  
• 02:25:00 Este vídeo ensina como usar a linguagem de programação Python para negociar ações algoritmicamente. O instrutor usa o método LFC (mínimos quadrados lineares) para calcular a pontuação percentual para cada coluna em um dataframe.
  
  
• 02:30:00 Este curso explica como usar o Python para realizar negociações algorítmicas. O curso começa com uma introdução à programação Python e explica como usar o módulo stats para calcular pontuações percentuais para diferentes períodos de tempo e classes de ativos. A função Média é então usada para calcular a média dessas pontuações. Em seguida, um loop é usado para calcular a pontuação HTM para cada linha no dataframe HTM. Por fim, o dataframe HM é impresso para verificar se os cálculos foram bem-sucedidos.
  
  
• 02:35:00 Neste vídeo, o autor ensina como usar o Python para calcular uma "pontuação HTM" para cada ação em um dataframe e selecionar as 50 melhores ações de momentum usando a pontuação HTM como filtro.
  
  
• 02:40:00 Este vídeo demonstra como usar o Python para negociar ações usando algoritmos. O autor inicializa um dataframe e, em seguida, formata os dados em um documento do Excel para usuários não técnicos.
  
  
• 02:45:00 O autor do vídeo ensina como usar o Python para criar um sistema algorítmico de negociação. A primeira etapa é criar um dicionário de letras de coluna para valores de coluna e, em seguida, percorrer o dicionário para aplicar o formato apropriado a cada coluna. A segunda etapa é usar o objeto Writer para gravar os dados em um arquivo do Excel. A terceira etapa é usar o método set column para aplicar dinamicamente os formatos a cada coluna no quadro de dados.
  
  
• 02:50:00 Neste vídeo, o instrutor mostra como formatar arquivos do Excel para uso em negociação algorítmica e como criar uma estratégia de investimento em valor com base em uma métrica.
  
  
• 02:55:00 Este vídeo demonstra como usar o Python para construir uma estratégia de negociação algorítmica que usa a relação preço-lucro como uma métrica de valor. A estratégia seleciona ações com base nessa métrica e faz recomendações de compra e venda com base no preço atual da ação.

Parte 4:

• 03:00:00 O vídeo discute como usar a linguagem de programação Python para criar modelos algorítmicos de negociação. Ele demonstra como usar a biblioteca de solicitações para fazer solicitações HTTP e como transformar valores de dados em objetos JSON. O vídeo mostra como calcular os índices de preços e ganhos usando os preços das ações de duas bolsas diferentes.
  
  
• 03:05:00 Este vídeo explica como executar uma chamada de API em lote usando Python.
  
  
• 03:10:00 O vídeo demonstra como usar a biblioteca de requisições do Python para executar uma requisição get para obter dados do mercado de ações. Esses dados são então analisados e usados para gerar uma série de pandas.
  
  
• 03:15:00 Este curso explica como usar o Python para realizar negociações algorítmicas. Primeiro, o instrutor explica como criar um dataframe em Python. Em seguida, o instrutor explica como remover estoques de glamour de um dataframe. Por fim, o instrutor explica como retornar as 50 principais ações de um dataframe de acordo com um esquema de pedido.
  
  
• 03:20:00 Neste vídeo, o instrutor explica como usar o Python para realizar negociações algorítmicas. Primeiro, eles classificaram o quadro de dados para garantir que as ações com os menores índices preço/lucro estivessem no topo. Em seguida, eles usaram o método drop para excluir a nova coluna de índice. Eles então classificaram o quadro de dados novamente usando o parâmetro in place equals true para manter o quadro de dados original modificado. Eles então calcularam o tamanho da posição e calcularam o preço por ação de cada ação. Por fim, eles usaram a função de entrada do portfólio para calcular o tamanho da posição para cada ação no quadro de dados.
  
  
• 03:25:00 Este vídeo apresenta o conceito de negociação algorítmica e como o Python pode ser usado para criar uma estratégia de valor. O vídeo demonstra como usar o Python para acessar a API do ix Cloud para obter dados para várias métricas de avaliação. Se tudo correr bem, os dados serão retornados como um panda dataframe e o vídeo indicará que os dados estão funcionando corretamente.
  
  
• 03:30:00 Neste vídeo, o autor demonstra como usar o Python para realizar negociações algorítmicas. O autor primeiro mostra como obter a relação preço/lucro e, em seguida, analisa esse valor da API de nuvem do IRS. Em seguida, o autor demonstra como atribuir um valor a cada métrica e como analisar esses dados da API de nuvem do IRS. Por fim, o autor mostra como usar a relação preço/vendas para encontrar a relação preço/livro.
  
  
• 03:35:00 Este tutorial em vídeo explica como usar o Python para realizar negociações algorítmicas. O curso começa ensinando como calcular a relação preço/venda de uma empresa, usando uma métrica diferente (preço sobre livro). Em seguida, o curso ensina como calcular o valor da empresa, lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização (EBITDA) e valor da empresa para lucro bruto (EV/EBIT). Por fim, o curso mostra como calcular a relação valor-lucro (EV/EBIT) no final do período para uma empresa.
  
  
• 03:40:00 Neste vídeo, o autor mostra como usar Python para negociação algorítmica. Eles começam mostrando como calcular as métricas de avaliação e, em seguida, criam um loop para preencher um quadro de dados com as informações calculadas. Eles concluem o vídeo imprimindo os códigos de status para as chamadas de API.
  
  
• 03:45:00 Neste vídeo, o autor demonstra como usar o Python para negociar ações algoritmicamente. Eles primeiro criam um dataframe de símbolos de ações e valores de dados e, em seguida, usam o método append para adicionar dados ao dataframe para cada ticker. Em seguida, eles usam o método head para analisar pontos de dados para cada ticker e, em seguida, usam o método append para adicionar esses pontos de dados ao dataframe do pandas. Por fim, eles usam o método de percentil para calcular as pontuações percentuais das ações.
  
  
• 03:50:00 Este tutorial em vídeo de 1 hora aborda como usar o Python para negociar ações, usando vários cálculos para gerar indicadores de sucesso. Quando um dos cálculos falha, o instrutor usa o Tratamento de Exceções para substituir o valor por um valor fictício.
  
  
• 03:55:00 Neste vídeo, o instrutor explica como lidar com dados ausentes em um quadro de dados usando pandas. Primeiro, eles explicam como identificar quais colunas em um quadro de dados contêm dados ausentes. Em seguida, eles mostram como usar o método fill in a para substituir os dados ausentes por um valor médio de uma coluna diferente.

Parte 5:

• 04:00:00 Este vídeo explica como calcular pontuações percentuais para diferentes métricas de estoque usando Python. Primeiro, o trecho da transcrição mostra como criar um dicionário de métricas de ações e, em seguida, como usar o método "LLC" da biblioteca pandas para acessar as pontuações percentuais de cada métrica.
  
  
• 04:05:00 O vídeo ensina como usar o Python para realizar negociações algorítmicas. A primeira parte do tutorial mostra como usar o percentil da função de pontuação do módulo Sai pi dot stats para acessar pontuações de percentil para um determinado conjunto de dados. A segunda parte do tutorial mostra como calcular a pontuação de RV para uma determinada linha em um conjunto de dados usando o método LSC.
  
  
• 04:10:00 O vídeo explica como usar o Python para calcular várias métricas de avaliação, incluindo índices P/L, índices PB, índices PS, índices Evie/EBIT e Eb/lucro bruto. Depois que as métricas são calculadas, o vídeo demonstra como imprimir os dados e compará-los com os valores esperados.
  
  
• 04:15:00 Neste vídeo Python, o autor demonstra como calcular o tamanho da posição para um portfólio usando os pandas da biblioteca Python. Primeiro, eles criam um dataframe com o índice de 50 ações mais baratas em seu universo. Em seguida, eles filtram o dataframe para incluir apenas as 50 ações e redefinem o índice para sublinhado. Eles então passam o parâmetro drop para evitar a duplicação do índice existente e criam um loop for para calcular o tamanho da posição para cada ação. Por fim, eles imprimem o tamanho da posição para cada ação e o comparam com o tamanho da posição desejada de US$ 50.000.
  
  
• 04:20:00 Este vídeo ensina como usar o Python para negociar ações algoritmicamente. A primeira parte do vídeo cobre o básico de como criar um dataframe e imprimi-lo. A segunda parte do vídeo aborda como usar o Python para criar um arquivo do Excel contendo os preços das ações e os tamanhos das posições para chamadas e vendas. Por fim, o vídeo mostra como formatar o arquivo Excel e enviá-lo para uma impressora.
  
  
• 04:25:00 Este vídeo demonstra como usar o Python para realizar negociações algorítmicas. O instrutor demonstra como formatar uma planilha para armazenar dados para fins comerciais e como usar várias funções do Python para executar várias tarefas na planilha.
  
  
• 04:30:00 Este tutorial apresenta o uso de Python para investimento em valor quantitativo, usando um método para identificar as 50 ações mais baratas no S&P 500. O tutorial fornece instruções passo a passo para formatar e executar o código e conclui com uma planilha preenchida.

[MetaQuotes]

Algorithmic Trading Python 2023 - TUTORIAL COMPLETO Iniciante

Algorithmic Trading Python 2023 - TUTORIAL COMPLETO Iniciante

Neste tutorial em vídeo, o autor investiga o processo de instalação e utilização de um programa Python para negociação algorítmica. Eles fornecem instruções passo a passo sobre como criar um arquivo Python 3 básico projetado especificamente para abrigar códigos relacionados a estratégias de negociação algorítmica. Além disso, eles demonstram como executar o código e imprimir as saídas resultantes para análise. O tutorial se concentra principalmente em aproveitar o poder da linguagem de programação Python para fins de negociação algorítmica. Abrange uma gama de funções e bibliotecas essenciais aplicáveis à negociação algorítmica, incluindo a biblioteca yfinance. O tutorial destaca a importância de usar essas funções e bibliotecas enquanto também explora as técnicas de download e processamento de dados usando planilhas.

Além disso, o tutorial em vídeo mostra o processo de gravação e leitura de arquivos CSV usando Python. Ele explica as etapas necessárias para criar um arquivo CSV e demonstra como ler e manipular o arquivo em um ambiente Python. Continuando com o tema da negociação de ações baseada em Python, o tutorial elucida a criação de um índice de ações e demonstra como a função "converter" do Python pode ser usada para modificar o formato do índice. Além disso, explica como a função "start.columns" do Python facilita alterações na lista de colunas especificamente para ações.

O próximo tutorial em vídeo também gira em torno do uso do Python para negociação de ações. Ele começa ilustrando o download e a análise dos dados do estoque, seguido pelo emprego da função "descrever" para analisar os dados adquiridos de forma eficaz. Por fim, demonstra a utilização da função "dot lock" para monitorar e acompanhar os preços das ações. Seguindo em frente, o tutorial em vídeo subsequente fornece uma explicação abrangente sobre o uso do Python para criar algoritmos para negociação de ações. Ele começa visualizando diferentes pontos de partida para três ações distintas, posteriormente ilustrando a normalização dos valores para representá-los dentro de um intervalo uniforme de 100 pontos. O tutorial orienta os espectadores a plotar os preços de fechamento normalizados de uma ação e a utilizar a função "ponto" (mole) para multiplicar os valores por 100, melhorando a legibilidade.

Da mesma forma, outro tutorial em vídeo se concentra na utilização do Python para criar algoritmos de negociação de ações. O tutorial descreve o processo de criação de uma nova coluna em um conjunto de dados para armazenar informações sobre estoques fechados. Explica ainda mais a utilização da função "shift" para realocar os dados na parte inferior da coluna. Além disso, mostra o cálculo das variações percentuais nos preços das ações do dia anterior. Mudando de assunto, outro tutorial apresenta aos alunos a utilização do Python para cálculos estatísticos relacionados à negociação algorítmica. Ele fornece orientação sobre o emprego de funções como "deslocar", "subtrair" e "dividir" para calcular dados relacionados a atrasos e diferenças.

Em seguida, o vídeo se aprofunda no cálculo de alterações percentuais para ativos financeiros usando Python. Ele demonstra a modificação da função "alterar" para melhorar a legibilidade, renomeando-a como "pst". Além disso, ele define a variável "períodos" como um e multiplica a alteração percentual por 100 para representá-la no formato de valor de ponto. O vídeo também aborda o cálculo da alteração padrão de um ativo, subtraindo-o da alteração percentual para eliminar o impacto do primeiro dia. O dataframe para um ativo específico é renomeado como "alterar" e a coluna "alterar" é criada. O tutorial termina executando uma verificação na coluna "change" usando "aafl" e salvando o dataframe.

Além disso, o autor do tutorial explica como calcular média, desvio padrão, alteração percentual e retornos para um determinado conjunto de dados. Eles também demonstram a plotagem de um histograma e a criação de um gráfico de sistema de acertos.

Continuando com os cálculos estatísticos, outro tutorial em vídeo explica o cálculo da média, variância e desvio padrão dos retornos de uma ação. Além disso, fornece orientação sobre como determinar o retorno médio anual e o retorno de variação anual.

Expandindo ainda mais, o tutorial mostra o cálculo do desvio padrão anual dos retornos de uma ação usando a função "std" em Python. Essa abordagem analisa com eficiência grandes conjuntos de dados, obtendo dados de um símbolo de ação em vez de pontos de dados individuais. O tutorial também demonstra a criação de colunas para rastrear a média e o desvio padrão do retorno de uma ação, bem como a média e o desvio padrão da variação percentual de uma ação. Explica ainda mais o cálculo da média e desvio padrão do retorno de uma ação usando a função "sumário".

O autor também aborda a criação de gráficos de dispersão e suas anotações para ilustrar o retorno e o risco associados a diferentes ações. Essa visualização ajuda a entender a relação entre retornos e riscos no contexto da negociação de ações. Seguindo em frente, o tutorial em vídeo se aprofunda no uso do Python para criar algoritmos para negociação de ações. Ele explora o uso de loops for e funções como covariância e correlação. Além disso, mostra a representação gráfica dos resultados do algoritmo, permitindo que os traders visualizem e analisem o desempenho de suas estratégias de negociação de forma eficaz.

Além disso, o tutorial explica como aproveitar a biblioteca seaborn para criar um mapa de calor representando as correlações de ações. Ele fornece um guia passo a passo junto com um download de código para todo o projeto, facilitando a implementação da análise de correlação de estoque usando Python. Mudando o foco, o apresentador em um tutorial em vídeo educa os espectadores sobre como calcular o risco e o potencial de recompensa de uma carteira de ações usando Python. Eles discutem as limitações de retornos simples e introduzem o conceito de retornos de log, demonstrando sua aplicação prática na avaliação de risco e recompensa. Essa análise ajuda os traders a tomar decisões informadas sobre a composição de seu portfólio e gerenciamento de risco.

Outro tutorial elucida o processo de cálculo de uma média móvel simples usando a função "rolling" em Python. Ao aplicar esta técnica, os traders podem suavizar as flutuações nos preços das ações e identificar tendências de forma mais eficaz. Além disso, um tutorial demonstra o cálculo da média, mediana e média móvel de um conjunto de dados, enfatizando sua importância na análise e compreensão dos padrões de dados.

Além disso, um tutorial em vídeo mostra o cálculo de várias médias móveis, incluindo a média móvel de 50 dias, a média móvel de 200 dias e a EMA (lucro sobre preço) de uma ação. Essas médias móveis são plotadas em um gráfico, ajudando os traders a identificar as principais tendências e possíveis sinais de negociação. Continuando com as técnicas de manipulação de dados, um tutorial em vídeo explica a utilização da função reindexar em pandas para substituir valores ausentes em um dataframe. Ele também abrange a aplicação de funções de preenchimento para frente e para trás para gerenciar dados ao encontrar feriados e fins de semana.

O tutorial em vídeo demonstra ainda mais o cálculo dos retornos de uma ação ao longo do tempo, abrangendo retornos de compra e manutenção, retornos cumulativos e retornos máximos. Além disso, ele explora o cálculo de retornos máximos cumulativos e visualiza os dados por meio de gráficos. Além disso, o tutorial explica como calcular os rebaixamentos de uma ação, bem como o retorno cumulativo máximo e o rebaixamento cumulativo máximo. Entender os levantamentos ajuda os traders a avaliar o risco associado aos investimentos e identificar possíveis cenários de perda. Na mesma linha, outro tutorial em vídeo discute o cálculo do rebaixamento e do rebaixamento máximo para uma ação. Além disso, fornece uma visão geral do cálculo do rebaixamento percentual, uma métrica crucial no gerenciamento de riscos.

Um tutorial do Python 2023 no YouTube apresenta aos espectadores a criação de uma estratégia de cruzamento de média móvel para negociação. Essa estratégia envolve a utilização de duas médias móveis, uma média móvel de 50 dias e uma média móvel de 100 dias, para determinar a tendência da ação e gerar sinais de negociação de acordo. Além disso, um tutorial em vídeo explica como escrever código Python para negociar ações. Ele demonstra o processo de determinação da compra ou venda de uma ação com base em seu preço atual e dados de preços passados. Ele também cobre o uso de uma biblioteca para rastrear a posição de uma ação ao longo do tempo, permitindo que os traders monitorem e gerenciem seu portfólio de forma eficaz.

O vídeo tutorial esclarece os espectadores sobre o backtesting de uma estratégia de negociação algorítmica usando retornos e desvio padrão. Ele mostra uma estratégia que supera uma média móvel de 50 dias em termos de retornos, mas apresenta um desvio padrão mais alto, destacando a compensação entre risco e recompensa. Além disso, o tutorial em vídeo orienta os usuários na criação de uma estratégia de investimento e na comparação com outras estratégias. Enfatiza que a estratégia com os melhores retornos é aquela com viés longo, indicando preferência por posições de alta.

Além disso, o autor apresenta uma função para criar uma estratégia de teste para negociação algorítmica. Essa função usa parâmetros como nome da ação, datas de início e término e retorna as principais métricas de desempenho, como retorno diário, retorno cumulativo e SMA (Média Móvel Simples). Ao utilizar esta função, os comerciantes podem avaliar a eficácia de suas estratégias de negociação e tomar decisões baseadas em dados. O tutorial passa a demonstrar como criar um script Python de negociação algorítmica. O script incorpora uma estratégia simples de stop-loss e take-profit, com o objetivo de obter um melhor desempenho geral em comparação com uma abordagem tradicional de investimento de compra e manutenção. Este script serve como base para o desenvolvimento de algoritmos de negociação mais sofisticados.

O apresentador também mostra o processo de backtesting de uma estratégia de negociação escrita em Python. A estratégia, criada pelo apresentador, é testada em dados históricos do mercado de ações de 2017, permitindo que os traders avaliem seu desempenho e viabilidade. Além disso, o tutorial explica como codificar um algoritmo Python2023 para negociar ações e criptomoedas. Abrange a utilização de APIs para acessar dados de várias bolsas de valores e criptomoedas, permitindo que os traders analisem dados de mercado em tempo real e implementem estratégias de negociação de acordo. O tutorial em vídeo explora ainda mais o uso do Python para negociar ações e criptomoedas. Abrange entrada de dados, análise, armazenamento, manipulação e execução de estratégias de negociação usando serviços de API. Ao alavancar essas técnicas, os traders podem automatizar seus processos de negociação e gerenciar com eficiência seus portfólios.

Além disso, o tutorial fornece orientações abrangentes sobre como usar o Python para negociar ações e outros ativos financeiros. Abrange conceitos fundamentais como análise e negociação de preços, bem como tópicos avançados como backtesting e utilização de APIs para integração de dados. Este tutorial equipa os traders com o conhecimento e as ferramentas necessárias para se engajar na negociação algorítmica de forma eficaz.

Concluindo, esses tutoriais e vídeos oferecem muitas informações sobre o uso do Python para negociação algorítmica. Eles cobrem uma ampla gama de tópicos, incluindo processamento de dados, análise estatística, visualização, desenvolvimento de estratégia, backtesting e negociação em tempo real. Seguindo esses tutoriais, os comerciantes podem aprimorar sua compreensão dos princípios de negociação algorítmica e aproveitar os recursos do Python para tomar decisões de negociação informadas.

• 00:00:00 Neste vídeo, o autor discute como instalar e usar um programa Python de negociação algorítmica. Em seguida, eles explicam como criar um arquivo Python 3 básico para manter o código de uma estratégia de negociação algorítmica. Finalmente, eles mostram como executar o código imprimindo os resultados.
  
  
• 00:05:00 Este tutorial explica como usar a linguagem de programação Python para realizar negociações algorítmicas. O tutorial abrange várias funções e bibliotecas que podem ser usadas na negociação algorítmica, como a biblioteca y finance. O tutorial também mostra como baixar e processar dados em uma planilha.
  
  
• 00:10:00 Este vídeo do YouTube demonstra como escrever um arquivo CSV e como lê-lo em Python.
  
  
• 00:15:00 Este tutorial explica como usar o Python para negociar ações. O vídeo primeiro explica como criar um índice de ações e, em seguida, mostra como usar a função Python convert para alterar o formato do índice. Por fim, explica como usar a função start.columns do Python para alterar a lista de colunas para ações.
  
  
• 00:20:00 Este tutorial em vídeo discute como usar o Python para negociar ações. A primeira parte do tutorial aborda como baixar e analisar dados de ações. Em seguida, o tutorial aborda como usar a função de descrição para analisar os dados. Por fim, o tutorial aborda como usar a função dot lock para acompanhar os preços das ações.
  
  
• 00:25:00 Este tutorial em vídeo explica como usar a linguagem de programação Python para criar um algoritmo para negociar ações. O tutorial começa exibindo os diferentes pontos iniciais para três ações diferentes e, em seguida, demonstra como normalizar os valores para que sejam todos representados em intervalos de 100 pontos. Em seguida, o tutorial mostra como plotar a norma do preço de fechamento de uma ação e como usar o
  dot (mole) para multiplicar os valores por 100 para torná-los mais fáceis de ler.
  
  
• 00:30:00 Este tutorial em vídeo demonstra como usar a linguagem de programação Python para criar algoritmos para negociar ações. O primeiro passo é criar uma nova coluna de dados para armazenar as informações sobre os estoques que foram fechados. A seguir, o vídeo explica como usar a função shift para mover os dados para a parte inferior da coluna. Por fim, o tutorial mostra como calcular a variação percentual nos preços das ações do dia anterior.
  
  
• 00:35:00 Neste tutorial, você aprenderá como usar a linguagem de programação Python para calcular vários dados estatísticos relacionados à negociação algorítmica. Você aprenderá como usar as funções shift, subtraído e dividido por para calcular dados relacionados a lag e diff.
  
  
• 00:40:00 O vídeo aborda como calcular a variação percentual de um ativo financeiro usando Python. A função change é alterada para pst para facilitar a leitura e, em seguida, a variável periods é definida como igual a um. A alteração percentual é então multiplicada por cem para converter em um valor de ponto. A alteração padrão do ativo é então calculada e subtraída da alteração percentual para remover o efeito do primeiro dia. A maçã do dataframe é renomeada para alterar e a alteração da coluna é criada. Aafl é executado para verificar as alterações da coluna e o dataframe é salvo.
  
  
• 00:45:00 Neste tutorial, o autor demonstra como calcular a média e o desvio padrão de um determinado conjunto de dados, bem como a variação percentual e retornos sobre a variação mensal. Ele também demonstra como plotar um histograma e um gráfico de sistema de acertos.
  
  
• 00:50:00 Este vídeo explica como calcular a média, variância e desvio padrão dos retornos de uma ação. O vídeo também explica como calcular o retorno médio anual e como calcular o retorno var anual.
  
  
• 00:55:00 Este tutorial em vídeo explica como calcular o desvio padrão anual do retorno de uma determinada ação usando a função std. A função std recebe dados de um símbolo de ação, em vez de pontos de dados individuais, o que a torna mais eficiente para analisar grandes conjuntos de dados. O tutorial também mostra como criar uma coluna para rastrear a média e o desvio padrão do retorno de uma ação, bem como uma coluna para rastrear a média e o desvio padrão da variação percentual de uma ação. Por fim, explica como calcular a média e o desvio padrão do retorno de uma ação usando a função de resumo.
  
  
• 01:00:00 O autor explica como criar um gráfico de dispersão e anotá-lo para mostrar o retorno e o risco associados a várias ações.
  
  
• 01:05:00 Este tutorial em vídeo explica como usar a linguagem de programação Python para criar algoritmos para negociação de ações. O tutorial cobre o uso de loops for e as funções de covariância e correlação, bem como uma representação gráfica dos resultados.
  
  
• 01:10:00 Este tutorial explica como usar a biblioteca seaborn para criar um mapa de calor de correlações de ações. O tutorial também inclui um download de código para todo o projeto.
  
  
• 01:15:00 Neste vídeo, o apresentador ensina como calcular o potencial de risco e recompensa de uma carteira de ações usando Python. Ele discute as limitações de retornos simples e log retorna e demonstra como eles funcionam na prática.
  
  
• 01:20:00 Este tutorial explica como calcular uma média móvel simples usando a função de rolagem em Python.
  
  
• 01:25:00 Este tutorial demonstra como calcular a média e a mediana de um conjunto de valores, bem como a média móvel.
  
  
• 01:30:00 Este vídeo demonstra como calcular a média móvel de 50 dias, a média móvel de 200 dias e o ema (ou "lucro sobre o preço") de uma ação. O vídeo também demonstra como plotar essas médias em um gráfico.
  
  
• 01:35:00 Neste vídeo, dot day explica como usar a função de reindexação em pandas para substituir valores ausentes em um dataframe. O vídeo também aborda como usar as funções de preenchimento para frente e para trás para gerenciar dados quando houver feriados e sábados e domingos incluídos.
  
  
• 01:40:00 Este vídeo explica como calcular os retornos de uma ação ao longo do tempo, incluindo retornos de compra e manutenção, retornos cumulativos e retornos máximos. Ele também discute como calcular retornos máximos cumulativos e como traçar um gráfico dos dados.
  
  
• 01:45:00 Este vídeo explica como calcular os rebaixamentos de uma ação e como calcular o retorno cumulativo máximo e o máximo cumulativo máximo de uma ação.
  
  
• 01:50:00 O vídeo discute como calcular o rebaixamento e o rebaixamento máximo de uma ação e também fornece uma visão geral de como calcular o rebaixamento percentual.
  
  
• 01:55:00 Neste vídeo do YouTube, um tutorial do Python 2023 explica como criar uma estratégia de cruzamento de média móvel. A estratégia envolve o uso de duas médias móveis, uma de 50 dias e outra de 100 dias, para determinar a tendência da ação.
  
  
• 02:00:00 Este tutorial em vídeo explica como usar Python para escrever código para negociar ações. O vídeo demonstra como escrever um código para determinar se uma ação deve ser comprada ou vendida, com base em seu preço atual e no preço anterior. O vídeo também explica como usar uma biblioteca para rastrear a posição de uma ação ao longo do tempo.
  
  
• 02:05:00 O vídeo explica como testar uma estratégia de negociação de algoritmo usando retornos e desvio padrão. A estratégia alcança um retorno maior do que uma média móvel de 50 dias, mas tem um alto desvio padrão.
  
  
• 02:10:00 Este vídeo explica como criar uma estratégia para um determinado investimento e como compará-la com outras estratégias. A estratégia com os melhores retornos é a estratégia com viés longo.
  
  
• 02:15:00 O autor apresenta uma função para criar uma estratégia de teste para negociação algorítmica. A função recebe um nome de ação, data inicial e final e retorna o retorno diário, o retorno cumulativo e o sma.
  
  
• 02:20:00 Este tutorial mostra como criar um algoritmo Python para negociar ações e como usá-lo para fazer previsões sobre os preços futuros das ações. O tutorial inclui uma demonstração de como calcular o retorno de um investimento em uma ação, bem como o desvio padrão desse retorno.
  
  
• 02:25:00 A classe sma backtester é usada para criar uma estratégia que calcula retornos e desvio padrão. A classe também inclui uma função para obter dados.
  
  
• 02:30:00 O vídeo demonstra como usar a função getdata para baixar dados de ações, como criar uma função de resultado de teste e como calcular o desempenho e o desempenho superior de uma estratégia de compra e manutenção usando os dados.
  
  
• 02:35:00 O autor demonstra como calcular o desempenho e o desempenho de uma estratégia de negociação algorítmica. O autor também demonstra como criar uma função para plotar os resultados.
  
  
• 02:40:00 Neste tutorial, o autor ensina como construir um script Python de negociação algorítmica. O script usa uma estratégia simples de stop-loss e take-profit para obter uma vantagem de desempenho geral sobre um investimento de compra e manutenção.
  
  
• 02:45:00 Este vídeo mostra como testar uma estratégia de negociação escrita em Python. A estratégia foi escrita pelo apresentador e foi testada na bolsa em 2017.
  
  
• 02:50:00 Este tutorial explica como codificar um algoritmo Python2023 para negociar ações e criptomoedas. O tutorial também aborda como usar uma API para acessar dados de várias bolsas de valores e criptomoedas.
  
  
• 02:55:00 Este tutorial em vídeo explica como usar o Python para negociar ações e criptomoedas. O vídeo aborda como inserir e analisar dados, como armazenar e manipular dados e como enviar uma estratégia de negociação usando serviços de API.
  
  
• 03:00:00 Este tutorial explica como usar o Python para negociar ações e outros ativos financeiros. O curso abrange conceitos básicos, como análise de preços e negociação, além de tópicos mais avançados, como backtesting e uso de APIs.

[MetaQuotes]

Como Obter uma Lista de Ações em uma Bolsa || Análise de Estoque com Python Parte 1

Como Obter uma Lista de Ações em uma Bolsa || Análise de Estoque com Python Parte 1

Esta é a primeira parte da minha série sobre como usar o Python para análise de ações. A série será dividida em três seções. Na primeira seção, vamos nos concentrar na obtenção e organização de dados para análise. A segunda parte abordará títulos individuais e, finalmente, demonstrarei como empacotar nosso código para fácil instalação usando pip. O código estará disponível no GitHub (link na descrição do vídeo). Você pode usar qualquer editor de texto de sua escolha.

O aspecto mais importante da análise de estoque é a fonte de dados. Usarei dados históricos abrangentes do final do dia, que incluem dados globais. Você pode começar com um plano gratuito, mas tem limitações quanto ao número de chamadas de API por dia. Se precisar de mais, você pode assinar um pacote de dados com preços especiais (link na descrição do vídeo).

Vamos começar importando os módulos necessários. Começaremos baixando metadados sobre títulos de uma bolsa específica. Precisamos fornecer uma chave de API e especificar a troca (o padrão é a Bolsa de Valores de Nova York). Fornecerei alguns exemplos para o mercado dos EUA, mas você pode explorar os mercados internacionais usando a documentação no site de dados históricos do fim do dia.

Depois de configurar a documentação, faremos uma chamada para o endpoint da API, passando a troca e a chave da API. Usaremos o módulo de pedidos para isso. A resposta estará no formato JSON, que iremos transformar em um DataFrame do pandas.

Por fim, adicionarei algumas instruções de impressão para mostrar o progresso e podemos testar o código executando uma função de ponto de entrada. Certifique-se de substituir a chave de API pela sua. O resultado será um DataFrame contendo os dados recuperados. Podemos filtrar ainda mais esses dados com base nos tipos de títulos nos quais estamos interessados, que serão abordados no próximo vídeo.

Espero que essas informações sejam úteis para você e espero vê-lo na próxima parte da série.

[MetaQuotes]

Como Baixar Símbolos de Ações S&P 500, Filtrar por Setor || Análise de Estoque com Python Parte 2

Como Baixar Símbolos de Ações S&P 500, Filtrar por Setor || Análise de Estoque com Python Parte 2

Esta é a segunda parte da minha série sobre análise de ações com Python. Se você ainda não viu a primeira parte, recomendo que veja. No vídeo anterior, baixamos dados de uma bolsa de valores específica e obtivemos um DataFrame com metadados. Agora, queremos filtrar os símbolos com base em seu tipo de título, como ações ordinárias, ETF ou fundos. Isso nos permitirá focar em títulos específicos antes de baixar os dados.

Vou adicionar uma nova função chamada "get_security_type" que usa os dados de troca DataFrame como entrada. Por padrão, filtraremos ações ordinárias, mas você pode especificar um tipo diferente, se necessário. A função retornará uma lista de símbolos que correspondem ao tipo de segurança especificado.

Além disso, notei que os dados históricos do final do dia não incluem os símbolos do S&P 500. Então, escreverei outra função chamada "get_sp500_symbols" para buscar os símbolos de um arquivo CSV. Esta função aceita um parâmetro opcional "setor" para filtrar os símbolos com base em setores. Por padrão, ele retorna todos os símbolos. A função retornará um DataFrame com colunas de símbolo, nome e setor.

Para implementar isso, usaremos a biblioteca pandas para ler o arquivo CSV e aplicar os filtros desejados com base nos parâmetros fornecidos.

Uma vez implementadas, podemos testar as funções. Por padrão, "get_security_type" retornará todos os símbolos e "get_sp500_symbols" também retornará todos os símbolos. Podemos especificar um setor para filtrar os símbolos do S&P 500.

Com essas funções instaladas, agora podemos filtrar símbolos com base em tipos de títulos e explorar ações do S&P 500. Na próxima parte da série, vamos nos concentrar no download e na curadoria dos dados.

Espero que você ache esta informação útil e estou ansioso para continuar a série com você.

[MetaQuotes]

Como baixar e salvar dados de preços de ações || Análise de Estoque com Python Parte 3

Como baixar e salvar dados de preços de ações || Análise de Estoque com Python Parte 3

Esta é a terceira parte da minha série sobre o uso do Python para análise de ações. Você pode encontrar os dois primeiros vídeos no link fornecido na descrição do vídeo. Todo o código usado na série está disponível em um repositório GitHub, que também está vinculado na descrição.

Nos vídeos anteriores, aprendemos como obter uma lista de títulos em uma bolsa específica e como filtrá-los com base em critérios específicos. Também escrevemos uma função para filtrar as ações do S&P 500. Neste vídeo, vamos nos concentrar em baixar e organizar os dados que nos interessam.

Para começar, precisamos instalar uma biblioteca auxiliar chamada "eod" que simplifica a interação com os dados do final do dia. Podemos usar essa biblioteca em vez de fazer chamadas de API tradicionais. Depois de instalá-lo usando pip, importamos a classe "EodHistoricalData" da biblioteca, o que nos permite fazer chamadas de API facilmente. Além disso, importamos o módulo "datetime" para definir limites de tempo e o módulo "os" para trabalhar com o sistema de arquivos.

Em seguida, definimos algumas datas padrão para o período de tempo para o qual desejamos recuperar os dados. Neste caso, definimos para aproximadamente um ano. Também definimos a data atual como referência se precisarmos das datas inicial e final.

Agora, podemos escrever a função principal chamada "get_data". Esta função aceita uma variedade de entradas, incluindo um único símbolo, uma lista de símbolos separados por vírgula ou uma lista de símbolos. Também requer uma chave de API e um caminho onde os dados serão armazenados. A função recupera dados para os tickers especificados usando a classe EodHistoricalData e os salva como um arquivo CSV na pasta especificada. Ele rastreia o número de títulos baixados e ignorados e fornece informações sobre o processo de download.

Depois de escrever a função, podemos testá-la passando alguns exemplos de argumentos e verificando a saída. Podemos ver os títulos baixados e os ignorados. A função recupera e salva com êxito os dados na pasta especificada.

Nos próximos vídeos, trabalharemos com os dados baixados, como extrair preços de fechamento e retornos, e explorar técnicas de visualização.

[MetaQuotes]

Análise de ações com Python: como extrair dados de preços de arquivos || Parte 4

Análise de ações com Python: como extrair dados de preços de arquivos || Parte 4

Bem-vindo à quarta parte da minha série Python para análise de ações. Você pode encontrar links para as três primeiras partes na descrição do vídeo e também acessar o código no repositório do GitHub.

Nos vídeos anteriores, abordamos a obtenção de uma lista de títulos, a filtragem da lista e o download de dados em arquivos CSV. Agora, neste vídeo, vamos nos concentrar em extrair a coluna do preço de fechamento dos dados baixados.

Para fazer isso, criaremos uma função chamada "get_closing_prices". A função usa uma pasta como entrada, com um valor padrão definido para os arquivos de dados. Por padrão, ele extrai a coluna de fechamento, mas você pode escolher a coluna de fechamento ajustada, se desejar.

Primeiro, lemos todos os arquivos válidos na pasta especificada, excluindo o arquivo que começa com "zero" para evitar duplicação. Em seguida, configuramos um DataFrame vazio.

Em seguida, percorremos os arquivos e verificamos se o fechamento ajustado está definido como verdadeiro. Se for, criamos um DataFrame temporário usando a função read_csv do pandas, especificando a pasta e o arquivo. Definimos a coluna do índice como a data e selecionamos a coluna de fechamento ajustada. Por fim, renomeamos a coluna para o símbolo do ticker.

Se o fechamento ajustado não for verdadeiro, seguimos um processo semelhante para a coluna de fechamento. Substituímos o DataFrame existente pelo DataFrame temporário para o primeiro arquivo e concatenamos o novo DataFrame no existente para os arquivos subsequentes.

Por fim, retornamos o DataFrame contendo os preços de fechamento. Além disso, gravamos o DataFrame em um arquivo CSV chamado "closes.csv", se desejado.

Você pode testar a função chamando-a com o nome da pasta desejada. A função retornará o DataFrame com os preços de fechamento. No exemplo mostrado, ele extraiu com sucesso a coluna de preço de fechamento para os títulos especificados.

Na parte cinco, calcularemos os dados de retorno com base nesses preços de fechamento.

[MetaQuotes]

Calcular retornos, criar matriz de correlação, plotar desempenho || Análise de Estoque com Python Parte 5

Calcular retornos, criar matriz de correlação, plotar desempenho || Análise de Estoque com Python Parte 5

Bem-vindo à quinta parte da minha série sobre como usar o Python para análise de ações. Na descrição do vídeo, você encontrará links para as quatro partes anteriores, bem como um link para o repositório GitHub, onde você pode acessar o código.

Na parte quatro, obtivemos os preços de fechamento de títulos selecionados e os salvamos em um arquivo. Agora, na parte cinco, vamos nos concentrar em calcular os retornos com base nesses preços de fechamento. Antes de prosseguirmos, precisamos importar a biblioteca NumPy.

Criaremos uma função chamada "calculate_returns" que recebe uma pasta e um nome de arquivo como entrada. Para lidar com possíveis erros, usaremos um bloco try-except. Dentro da função, usaremos pandas para ler os dados de um arquivo CSV. Vamos definir a coluna do índice para a data e retornar o DataFrame de retornos.

Podemos testar a função imprimindo o resultado, passando o nome da pasta e o nome do arquivo. No exemplo mostrado, ele calcula com sucesso os retornos dos títulos selecionados.

A partir daqui, existem vários próximos passos possíveis. Uma tarefa comum é calcular as correlações entre os títulos. Embora eu não vá me aprofundar na implementação específica, você pode usar o resultado da função anterior para criar uma função para calcular correlações. Você pode explorar diferentes opções, como ler os dados de um arquivo (por exemplo, Excel ou CSV) para aumentar a flexibilidade.

Outra função útil que podemos escrever é a de plotar os preços de fechamento. Para isso, precisamos importar a biblioteca matplotlib. A função "plot_closes" recebe os fechamentos como entrada, que pode ser um arquivo CSV ou Excel. Além disso, podemos optar por plotar os preços em relação ao preço inicial.

Dentro da função, lemos os dados usando pandas e, com base no parâmetro relativo, plotamos os preços como estão ou plotamos o desempenho em relação ao preço inicial. Podemos personalizar o gráfico com opções como linhas de grade e uma linha horizontal em zero (ou um, dependendo da representação desejada).

Testando a função, podemos ver o gráfico resultante para os títulos selecionados. Ao definir o parâmetro relativo como verdadeiro, podemos observar o desempenho em relação ao preço inicial.

Na parte seis, continuaremos trabalhando com preços de fechamento e variações, focando em salvar esses dados em um arquivo separado.