Como referenciar este texto: ‘Análise descritiva de retornos e volatilidade no mercado de ações brasileiro’. Rodrigo Terra. Publicado em: 01/01/2025. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/dados/analise-descritiva-de-retornos-e-volatilidade-no-mercado-de-acoes-brasileiro/.
O que você verá nesta postagem
No mercado financeiro, a análise de retornos e volatilidade desempenha um papel crucial na tomada de decisões estratégicas. Este projeto foca em ativos financeiros brasileiros, com destaque para o índice Bovespa (IBOV) e ações de empresas icônicas como Petrobras (PETR4), Vale (VALE3) e Itaú (ITUB4). O período analisado compreende os últimos cinco anos, capturando as tendências recentes e as reações do mercado a eventos macroeconômicos e setoriais.
Objetivo
Este projeto foi desenvolvido com o objetivo de analisar o comportamento histórico de retornos e volatilidade de ativos negociados no mercado financeiro brasileiro. Através do uso de bibliotecas de código aberto, como yfinance e pandas, os dados financeiros foram coletados, tratados, analisados e visualizados, oferecendo insights relevantes sobre o comportamento de ações e índices da B3. Este trabalho é voltado para analistas financeiros, pesquisadores e investidores que desejam aprofundar seu entendimento sobre os padrões do mercado.
Etapdas do projeto
1. Coleta de Dados
A coleta dos dados financeiros foi realizada por meio da biblioteca yfinance, que permite acesso a informações históricas de preços ajustados. Para cada ativo selecionado, os dados dos últimos cinco anos foram extraídos, incluindo:
- Preço de fechamento diário ajustado.
- Volume de negociação diário (opcional).
Os ativos selecionados representam diferentes setores do mercado brasileiro:
- IBOV: Índice de referência do mercado brasileiro.
- PETR4: Representando o setor de energia.
- VALE3: Referência no setor de mineração.
- ITUB4: Um dos principais bancos privados do Brasil.
2. Tratamento de Dados
Após a coleta, os dados passaram por um rigoroso processo de tratamento para garantir sua consistência e qualidade:
- Remoção de valores ausentes: Linhas com dados incompletos foram ajustadas usando preenchimento por propagação (forward fill).
- Correção para eventos corporativos: Ajustes para dividendos e splits foram considerados para preservar a continuidade dos preços.
- Normalização dos preços: Todos os preços foram normalizados para facilitar comparações entre os ativos.
3. Cálculo de Métricas
Com os dados limpos, foram calculadas as principais métricas financeiras para cada ativo:
- Retornos:
- Diários: Variações percentuais entre os dias úteis consecutivos.
- Mensais: Variações percentuais entre o último dia útil de cada mês.
- Anuais: Variações percentuais entre o último dia útil de cada ano.
- Volatilidade:
- Calculada como o desvio padrão dos retornos diários em janelas móveis de 30 dias.
- Estatísticas descritivas:
- Média, mediana, desvio padrão, assimetria e curtose dos retornos.
4. Visualização de Dados
Para facilitar a interpretação dos resultados, foram geradas visualizações claras e informativas:
- Evolução temporal dos preços: Gráficos de linha que mostram a trajetória dos preços ajustados ao longo do tempo.
- Distribuição dos retornos: Histogramas que revelam a frequência e a dispersão dos retornos diários.
- Volatilidade ao longo do tempo: Gráficos de desvio padrão móvel destacando períodos de maior ou menor instabilidade.
5. Análise de Resultados
Os resultados obtidos destacam importantes características do mercado brasileiro:
- O índice IBOV apresentou uma tendência geral de crescimento ao longo do período, mas com oscilações significativas em momentos de crise.
- As ações individuais refletiram características setoriais e foram sensíveis a eventos econômicos e corporativos.
- A volatilidade mostrou períodos de alta instabilidade, o que reforça a importância de estratégias de gestão de risco.
6. Conclusão e Aplicações
Este estudo fornece uma base sólida para compreender o comportamento histórico de ativos financeiros no mercado brasileiro. As análises realizadas permitem:
- Identificar padrões de comportamento de retornos e volatilidade.
- Informar decisões de investimento baseadas em dados históricos.
- Demonstrar como ferramentas de código aberto podem ser utilizadas para análises avançadas no mercado financeiro.
Para ver o notebook deste projeto, clique aqui.
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