https://github.com/tupizz/ibovespafiap
https://github.com/tupizz/ibovespafiap
Last synced: 2 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/tupizz/ibovespafiap
- Owner: tupizz
- Created: 2024-01-17T00:12:01.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-01-26T01:41:04.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-02-09T14:47:16.961Z (4 months ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Size: 3.15 MB
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# 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