Automatizando Análises Financeiras com Python

Introdução

Em um mundo onde a análise de dados e a automação de processos são cada vez mais essenciais, entender como integrar ferramentas tecnológicas pode ser um grande diferencial. Este projeto foi desenvolvido como uma iniciativa didática para treinar a utilização de APIs e inteligência artificial (IA), explorando ferramentas tecnológicas que podem simplificar processos complexos.

Objetivo do Projeto

1. Coletar dados financeiros de ações em tempo real;
2. Gerar gráficos e análises técnicas;
3. Automatizar a criação de um relatório em PDF;
4. Enviar o relatório por e-mail para stakeholders.

Ferramentas Utilizadas

• Python: Para a lógica de programação e automação.
• Alpha Vantage API: Para coleta de dados financeiros.
• Pandas e Matplotlib: Para análise e visualização de dados.
• FPDF: Para geração de PDFs.
• OpenAI API: Para gerar insights automatizados com IA.
• SMTP: Para envio de e-mails automatizados.

Passo a Passo do Projeto

1. Coleta de Dados com a Alpha Vantage API

A primeira etapa foi coletar dados financeiros em tempo real. Para isso, utilizei a API da Alpha Vantage, que fornece dados históricos e em tempo real de ações. A biblioteca requests foi utilizada para fazer as chamadas à API.

2. Análise e Visualização de Dados

Com os dados em mãos, utilizei o Pandas para manipulação e o Matplotlib para criar gráficos de preços de fechamento e médias móveis.

3. Geração de Relatórios em PDF

Para criar o relatório em PDF, utilizei a biblioteca FPDF. O relatório inclui o gráfico gerado e insights obtidos com a OpenAI API.

4. Automação de E-mails

Por fim, utilizei a biblioteca smtplib para enviar o relatório por e-mail automaticamente.

Conclusão

Este projeto foi uma excelente oportunidade para aprofundar meus conhecimentos em Python e APIs. Ao longo do desenvolvimento, pude explorar conceitos importantes, como o protocolo HTTP, status codes, estrutura de requisições HTTP, tipos de autenticação de APIs e muito mais.

Vale ressaltar que o objetivo principal deste projeto foi didático. As recomendações de compra ou venda geradas no relatório são baseadas em análises técnicas automatizadas e não devem ser utilizadas como única fonte para decisões de investimento. A análise de mercado exige uma abordagem mais abrangente, considerando fatores fundamentais, macroeconômicos e contextuais.

Por fim, deixo abaixo o link com acesso ao código em Python e o exemplo de um relatório gerado para as ações da Apple, no dia 30/01/2025: