https://github.com/adalbertobrant/macd

Estudando sobre o uso do streamlit com geração de gráficos e dados da B3
https://github.com/adalbertobrant/macd

bovespa box-plot golden-cross macd numpy python single-moving-average steamlit stocks

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Estudando sobre o uso do streamlit com geração de gráficos e dados da B3

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/adalbertobrant/macd
• Owner: adalbertobrant
• License: mit
• Created: 2024-08-13T09:33:22.000Z (3 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-08-13T19:16:26.000Z (3 months ago)
• Last Synced: 2024-08-14T11:39:19.241Z (3 months ago)
• Topics: bovespa, box-plot, golden-cross, macd, numpy, python, single-moving-average, steamlit, stocks
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 21.5 KB
• Stars: 1
• Watchers: 2
• Forks: 1
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# 📊 Análise de Ações da Bovespa e MACD 🚀

[![MIT License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](https://github.com/adalbertobrant/macd/blob/main/LICENSE)

[![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://bovespa.streamlit.app/)

## 🌟 Se você gostou deste projeto, por favor, dê uma estrela! 🌟

Este projeto é uma ferramenta de análise de ações da Bovespa que utiliza os indicadores Golden Cross e MACD para identificar potenciais oportunidades de investimento.

## 🔍 Funcionalidades

- Análise de várias ações da Bovespa simultaneamente

- Detecção de Golden Cross (cruzamento de médias móveis)

- Cálculo e visualização do MACD (Moving Average Convergence Divergence)

- Gráficos interativos com Plotly

- Interface amigável com Streamlit

## 🚀 Como usar

1. Clone este repositório: git clone https://github.com/adalbertobrant/macd.git

2. Instale as dependências: pip install -r requirements.txt

3. Execute o aplicativo Streamlit no terminal : streamlit run app.py

4. Acesse o aplicativo no seu navegador (geralmente em `http://localhost:8501`)

5. Insira o período e intervalo desejados, ajuste as médias móveis e clique em "Analisar"

## 📈 Exemplo de uso

1. Escolha o período (ex: "1d" para um dia, "2mo" para dois meses)

2. Selecione o intervalo (15m, 30m ou 60m)

3. Ajuste as médias móveis curta e longa

4. Clique em "Analisar" para ver os resultados

## 🛠️ Tecnologias utilizadas

- Python

- yfinance

- pandas

- numpy

- Streamlit

- Plotly

## 📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) para detalhes.

## 🤝 Contribuições

Contribuições são sempre bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.

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Desenvolvido com ❤️ por [Adalberto Brant]