Simulando uma carteira de ações com Python

Investir no mercado financeiro é uma jornada desafiadora, repleta de oportunidades e riscos. Em meio a essa complexidade, a simulação de carteira surge como uma ferramenta essencial para investidores conscientes. Ao comparar o desempenho de uma carteira de ações com o índice IBOVESPA antes de realizar transações, os investidores podem colher benefícios substanciais.

1. Mitigação de Riscos: A simulação de carteira permite que investidores avaliem como seus ativos teriam se saído em períodos passados. Essa análise histórica oferece insights valiosos sobre como a carteira teria respondido a eventos específicos, auxiliando na mitigação de riscos futuros.

2. Ajuste de Estratégias: Ao comparar o desempenho da carteira simulada com o IBOVESPA, é possível ajustar estratégias de investimento. Identificar desvios significativos pode indicar a necessidade de reavaliar a alocação de ativos ou ajustar a estratégia para melhor se alinhar às condições de mercado.

3. Projeção de Rentabilidade a Longo Prazo: Analisar dados históricos da B3 por meio de simulações oferece uma visão holística do potencial de rentabilidade a longo prazo. Essa abordagem quantitativa permite que os investidores avaliem a consistência do modelo ao longo do tempo, proporcionando confiança nas decisões de compra ou venda.

4. Aprimoramento da Tomada de Decisões: Ao incorporar dados históricos em simulações, os investidores têm a oportunidade de aprimorar suas habilidades de tomada de decisões. A análise quantitativa oferece uma base sólida para escolhas informadas, permitindo uma abordagem mais estratégica e menos suscetível a impulsos emocionais.

Veja abaixo o código de nossa aplicação 👇

Importando bibliotecas:

!pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir import yfinance as yf

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

Obtendo e tratando os dados:

tickers = "ABEV3.SA ITSA4.SA WEGE3.SA USIM5.SA VALE3.SA" carteira = yf.download(tickers, period="5y")["Adj Close"] ibov = yf.download("^BVSP", period="5y")["Adj Close"]

[*********************100%***********************]  5 of 5 completed
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carteira.dropna(inplace=True)
carteira

Resultados:
sns.set()
carteira.plot(figsize=(18,8));