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seja muito bem-vindo à nossa Live número dois nessa Live aqui eu vou te mostrar como você pode construir um modelo de análise fundamentalista automatizada com o Python Como que você pode sistematizar olhar ali todos os balanços de todas as empresas de qualquer bolsa do mundo não só do Brasil como nos Estados Unidos para você sistematizar a sua análise de fundamento Então isso é uma coisa que a gente consegue fazer com python também na primeira Live a gente viu mais essa parte de análise técnica e hoje eu quero ver essa parte de análise fundamentalista sistematizada junto

com vocês Espero que vocês gostem Hoje a gente vai falar de um assunto que eu gosto demais que é Factory Invest vou explicar para você o que que é isso também se você não faz ideia do que é muito boa noite a todo mundo aí do chat a galera já pedindo like Vamos que vamos eu tenho certeza que vocês vão gostar muito da Live de hoje me diz se tá tudo OK com o áudio com a imagem enfim acredito que sim eu briguei um pouquinho com a câmera aqui antes da Live começar porque ela tava

bem torta mas ficou tranquilo aqui eh no primeiro momento show galera Então deixa eu abrir aqui o o computador pra gente conseguir fazer Já o nosso projetinho vou dar alguns avisos antes Deixa eu botar aqui câmera e PC olha ol só que legal então beleza então a gente teve o nosso projeto número um na aula passada né que foi a estratégia L anticrise onde a gente ganhou 160 por conto enquanto a ação caí 90% eu acho que conversa bastante com o momento de mercado brasileiro que a gente tá vivendo hoje né mercado aí teve um

banho de sangue hoje praticamente e quando você tá operando via modelos Não importa se o mercado tá subindo se o mercado tá caindo você vai ganhar dinheiro até porque o que eu tô ensinando para você aqui dentro dessa Live nessa semana dentro do código P que você vai encontrar se você é tomar Deão de entrar na formação vai ser ganhar dinheiro em qualquer cenário e em qualquer mercado porque o meu objetivo é que você junte tecnologia e investimento em um lugar só então independente do mercado que você tá atuando independente da forma que você investe

tudo isso vai ser possível usando tecnologia porque independente se o mercado tá caindo aí tá subindo você vai conseguir surfar as ondas através dos sinais através dos dados até porque mercado financeiro tudo é dado Tudo se resume a dados então no projeto número um se você não assistiu ainda você encontra aqui no canal é só vir em ao vivo você vai encontrar a estratégia de análise técnica aplicado aqui ao Mercado de Ações brasileiro mas que você poderia usar essa estratégia com o mesmo indicador para outros mercados também e coisas do tipo tá outros time frames

a gente vai até conversar um pouco mais sobre isso ao longo da aula no na aula de hoje a gente vai falar um pouquinho sobre comprar small Cap barata mas eu vou te mostrar como que você pode expandir essa análise para outros tipos de ações também outros tipos de indicadores tudo a gente pode sempre adicionar com texto colocar outras informações eu não quero que vocês fiquem apegados A exatamente o que eu tô mostrando aqui nesse projeto tanto no projeto número um contra no projeto número dois porque de novo o meu objetivo é que você use

tecnologia para você investir e isso pode ser feito através de qualquer coisa então a tecnologia ela é só uma ferramenta e a a minha maior missão aqui é abrir o olho de de vocês aí que estão assistindo é abrir e a caixa de ferramentas que se que torna possível você usar toda essa tecnologia para realmente ganhar dinheiro de verdade no mercado em qualquer cenário Ok então não se apegue A exatamente Ah você tá usando a gente falou bastante no no projeto número um de análise técnica né ah mas esse é o frame diário tudo bem

mas você pode usar para outros time frames Ah mas você fez o modelo que tá numa ação específica sim mas nada impede que você use também paraa criptomoeda para mercado americano para índice americano a gente inclusive no projeto número TR que é o que a que eu vou falar agora a gente vai aplicar a mesma lógica parecida né a mesma lógica não mas uma lógica parecida ali de análise técnica mas para cripto para Bitcoin porque a gente não pode ganhar dinheiro no mercado de cripto também que tá subindo para caramba aí então é uma correção

Zinha nessa semana mas um mercado que tem uma tendência de alta absurda a principalmente a longo prazo então a gente pode usar a tecnologia para vários contextos e o meu objetivo aqui é justamente te dar esse primeiro passo para você aprender a fazer esses modelos e tudo mais e caso você queira continuar dar dando outros Passos o código P está disponível aí na semana de black friday as inscrições do código P vão encerrar mais uma vez né deixar esse aviso aqui para vocês no domingo então vai ser a o último dia para você garantir a

condição de black friday que a gente não vai repetir de novo a gente nunca fez essa essa esse valor essa condição que a gente tá fazendo agora nessa black friday e domingo é o último dia para você garantir ela depois nunca mais você vai conseguir garantir essa mesma condição esse mesmo valor e domingo também vão sair do doar as aulas então não deixe de assistir o projeto número três ao vivo porque eu não vou deixar ele gravado e não vai estar disponível na segunda-feira perfeito então só mostrar aqui né só para dar um gostinho para

vocês lembrar com essa nossa aqui essa ferramenta aqui é outra coisa com o modelo de Alpargatas a gente teve uma pergunta lá no grupo do WhatsApp na verdade que eu não tinha feito o último passo da última aula né que eu não otimizei o modelo e tudo mais eu otimizei o modelo esse aqui é o modelo otimizado tá a gente gerou na nossa ferramenta lá do código pai que não é essa aqui essa aqui é outra ferramenta que eu vou mostrar para vocês hoje mas esse modelinho aqui ó que a gente gerou F é um

modelo com os parâmetros otimizados acho que deu uma cortadinha no final da aula também então a gente gerou aqui os parâmetros otimizados parâmetro um parâmetro dois quais foram os períodos e tudo mais junto com a nossa ferramenta lá de análise técnica hoje eu vou mostrar uma outra ferramenta para vocês que está disponível dentro do código pai mais focado nessa parte de análise fundamentalista análise de fundamentos tanto faz se é Brasil se é mundo a gente vai falar aqui de caso Brasil mas você pode usar essa mesma ferramenta para analisar balanços de qualquer empresa do mundo

perfeito então a gente fez o nosso nosso modelinho atualizado é otimizado eu mostrei para vocês também né que você pode usar isso aqui para criar outros tipos de modelos com outros indicadores você consegue criar aqui modelos que renderam aí é bizarro né 55% ao ano eu mostrei o modelinho de Bitcoin também acho que eu não cheguei a mostrar esse modelo aqui também mas enfim já tô mostrando aqui para vocês porque a gente vai falar acho que isso aqui do projeto três mas já tô dando um spoiler tá então você pode usar as ferramentas para fazer

modelos do que você quiser no time frame que você quiser para ganhar dinheiro de verdade dentro do mercado beleza beleza E aí bora pro nosso projeto de hoje ou não Bora pro nosso projeto de hoje né não vou ficar falando aqui você vai falar cadê a programação Cadê o código o meu objetivo aqui é que você realmente tenha o caminho para ganhar dinheiro mas eu tô tentando te levar pro caminho mas você precisa seguir ele você precisa realmente tomar atitude e começar a fazer os modelos começar a botar as coisas para rodar se você tiver

vontade né em entrar dentro do código pai e aí dentro do código pai você vai encontrar um material muito mais robusto para você conseguir Construir tudo que eu tô te mostrando aqui de forma gratuita nessa semana então enfim você vai se desenvolver eh o seu conhecimento e tudo mais para você realmente se destacar aí dentro do mercado e começar a operar a investir baseado em dados e não mais essa loucura que eu acho uma loucura você investir baseado em achismo né em alguma coisa que você acha em subjetivo critérios subjetivo e você fica ansioso ali

fica nesse pêndulo do mercado Ah será que eu tô investindo certo será que eu tô certo em estar em Brasil Será que eu deveria estar investindo mais no exterior Será que eu deveria ter investido em cripto você fica sempre nessas dúvidas dentro dos seus investimentos sendo que você não precisava ficar nessas dúvidas você poderia usar a tecnologia para te ajudar a decidir se tá na hora de investir no exterior se tá na hora de você investir no Brasil qual seria o meu retorno esperado investindo no Brasil Será que vale a pena investir aqui tudo isso

você tem essas respostas com crip com cripto Ó você tem com cripto também mas você tem essas respostas com tecnologia porque você consegue criar modelos que te dizem quanto você vai ganhar quanto foi o seu lucro médio Quantos foram as operações vencedoras ou se a gente pegar aqui o modelo de de Factor investment O que que a gente vai fazer hoje é quais empresas eu deveria escolher Quais são as melhoras empresas da bolsa Seguindo os critérios que eu quero definir Então tudo isso você consegue fazer usando tecnologia mas você precisa realmente colocar isso dentro da

sua rotina para chegar e te levar para outro patamar para os seus investimentos realmente é terem ali uma previsibilidade do Qual qual é a melhor escolha Qual é o seu retorno esperado qual o risco esperado da sua carteira por onde você onde você deveria alocar dinheiro tudo isso você consegue responder e vamos responder então paraa nossa aula número dois seguinte o material da aula número dois vai est no WhatsApp a gente vai disponibilizar vai est aqui embaixo também na descrição para você baixar eu não sei a gente não sei se vai botar aqui na descrição

só mandar no WhatsApp mas enfim vai est disponível aí tanto o código quanto também a parte dos dados porque eu disponibilizei duas planilhas dois csvs para ser mais exato para você baixar e conseguir fazer o modelo de hoje por que que eu disponibilizei essas duas planilhas para você ter os dados fundamentalistas ali disponíveis para você tá E aí é importante que quando você baixar essas planilhas para fazer o projeto aqui e tudo mais você coloque esses csvs dentro da mesma pasta Onde você tá criando o seu código então aqui por exemplo eu ten uma pasta

chamada lucros no automático essa pasta tá aqui com a aula número dois small Caps baratas né que é o que a gente vai escolher hoje e a partir dessa aula número dois a gente a gente tem também o csv do Ibovespa e o csv dos dados empresas small Caps perfeito Então coloca na mesma pasta para ser mais fácil na hora que você for lher e tudo mais e se você não sabe o que que é isso aqui né Júpiter notebook etc assiste a lá número um Baixa lá o Júpiter não vou explicar tudo de novo

porque a aula 1 já foi uma introdução ao Python né a gente já entende o que que é esse ambiente aqui e tudo mais agora obviamente eu não vou perder o seu tempo que tá me assistindo aqui na live ao vivo de novo explicando o que que é Júpiter como você vai baixar o Python tudo isso já foi tratado na aula um e agora a gente vai prosseguir com o nosso conhecimento tá áudio está sumindo deixa eu dar um ajuste aqui vocês reclamaram disso no final da última Live também eu não sei porque que isso

tá acontecendo tá ruim ainda como é que tá onde tá o código da aula um o código da aula um está no grupo do WhatsApp tá tentar ajustar o microfone aqui fala comigo cadê me dizem aí se o se o áudio tá melhor agora se não tá melhor enfim e vamos aqui projeto número dois que é SM Cap de valor né que que eu botei aqui A Estratégia do Buffet realmente funciona a gente tem lá o Iron buffet que agora está ótimo então beleza A gente tem estratégia do Fit like era basicamente isso né quando

ele tava iniciando a carreira dele na berkshire ele comprou a empresa no caso né hoje ele um investe um pouco diferente mas quando ele tava iniciando a carreira você tinha ali basicamente a o mercado americano quase embrionário ainda na década de 50 60 já era bem maior do que o nosso eh hoje por incrível que pareça mas ainda era muito embrionário perto do que se tornou e ele com pouco dinheiro que ele tinha na época que era alguns Milhões de Dólares ele adotou essa estratégia de comprar small Caps de valor né empresas baratas e pequenas

até ali a década de 80 90 que foi realmente quando ele fez dinheiro quando ele multiplicou de forma gigante o patrimônio dele se tornou bilionário o cara mais rico do mundo ali na metade da década de 90 e aí quando ele se tornou bilionário Obviamente as empresas de small Caps não tinham mais liquidez para aguentar o dinheiro dele o cara tem pô sei lá 500 600 Bilhões de Dólares dentro da BK shar a fortuna pessoal dele não é essa mas o dinheiro que ele gerencia fica em torno disso né 500 600 milhões de dólares então

ele tinha muito dinheiro e não consegue mais fazer essa mesma estratégia que ele adotou que foi realmente o que multiplicou o dinheiro dele mas ele basicamente no início da carreira comprava small Caps de valor tá essas small Caps de valor elas eram responsáveis obviamente por todo o retorno ali excedente da carteira em relação ao s&p 500 então era com aquilo ali que ele realmente multiplicava o dinheiro dele por três 5 10 vezes e o que eu quero te mostrar aqui hoje é uma forma de sistematizar essa mesma estratégia só que dentro do mercado brasileiro dentro

do mercado brasileiro você vai ter um número menor de empresas e principalmente você consegue obviamente né se se eu tô falando aqui A Estratégia do Buffet você consegue aplicar tanto o mercado brasileiro que é o que a gente vai fazer aqui hoje eu vou te mostrar o exemplo do mercado brasileiro mas você também consegue aplicar ao mercado americano por qu para investir lá fora e tudo mais porque isso é uma estratégia que vai olhar para balanços e balanços de empresas são iguais em todos os lugares do mundo né qualquer lugar que você for olhar uma

empresa você vai olhar pra receita vai olhar para lucro operacional vai olhar para lucro líquido vai olhar paraa dívida tudo isso não muda obviamente a forma de contabilidade às vezes muda de país para país mas a essência da coisa é rigorosamente a mesma então você vai ter aqui tudo disponível toda a ferramenta disponível para você entender como selecionar empresas olhando para esses balanços e tudo mais tá então qual é o desafio testar se a regra de investimento em small Caps de valor funciona dentro do Brasil e aí pra gente fazer esse teste de regra aqui

a gente vai usar uma coisa que a gente chama de Factory investing o que que é Factory investing Esse é uma longa discussão né Eu gosto bastante de falar sobre esse assunto mas eu não vou me alongar muito aqui se vocês quiserem trocar mais ideias a gente pode até falar mas o factor investing nada mais é do que a conversa entre os acadêmicos e o mercado financeiro real brano acadêmico Como assim você não falou nada de academia até agora né de de PHD e tudo mais por que que você trouxe esse assunto do nada Bom

basicamente por que que eu falei também né da Estratégia do Buffet quando ele tava lá na década de 70 80 ganhando muito dinheiro multiplicando o dinheiro dele loucamente ele já era famoso né ele é tinha a famosa 50 anos e os caras da academia o pessoal que estudava muito Finanças e tudo mais economistas eles tinham muita dúvida por que o buffet conseguia ganhar muito dinheiro o que que ele faz de diferente da Média que faz ele multiplicar o dinheiro dele loucamente e enfim se tornar ali um grande investidor que realmente não tá perdendo dinheiro como

a maioria perde no mercado basicamente eles começaram a modelar o mercado para entender da onde vem o retorno das ações isso foi feito por diversos nomes que talvez alguns de vocês conheçam né markovitz a gente teve o primeiro ali o primeiro trabalho de fato de Finanças né 1952 onde ele fez ali a forma de Nobel de Economia né em cima do trabalho dele de variância e tudo mais estabelecer risco retorno das ações Você tem o William Sharp que também é um nome famosíssimo aí você tem o ginny fama todos esses caras Eles foram construindo um

repertório gigante pegad de Chicago e etc para você conseguir realmente explicar da onde vem o retorno das ações de forma fundamentalista e isso tudo foi gerando nobis de Economia então markovitz ganhou o Nobel de Economia com o trabalho dele o Sharp também ganhou um Nobel de Economia o fama foi o último a ganhar o Nobel de Economia com trabalho de 1990 todos esses caras estabeleceram estudos e principalmente métricas que você vai olhar para as ações e a partir dessas métricas você vai realmente ter um retorno maior E por que que você vai ter um retorno

maior porque você necessariamente tá tomando mais risco Então são ações mais arriscadas concorda comigo smets de valor empresas pequenas que T alto potencial de valorização elas são empresas mais arriscadas do que uma bev da vida que tem um caixa gigante e tudo mais então você por ter mais risco associado à aquele negócio você vai ter mais retorno Esse é um grande resumo do Factory Invest a gente poderia ficar duas horas aqui falando sobre isso mas o que importa mesmo a gente ganhar dinheiro com isso mas o que eu quero que vocês entendam e eu que

eu não quero que saia do nada né como se eu tivesse inventado um um sistema de regras maluco que funciona não tudo que eu trago aqui para vocês é oo contrário né Eu Não inventei nada eu não quero essa autoria eu não quero que vocês entendam que eu é criei tudo isso que eu tô mostrando para vocês aqui isso é uma grande eh seria uma um grande erro da minha parte reportar para vocês dessa maneira por quê Porque tudo que eu tô pegando aqui na verdade são estratégias Americanas de acadêmicos que geram estudos ganhadores de

Nobel e eu trago todo esse conhecimento de forma eh didática espera né e de forma em português para você entender como que você pode aplicar isso à sua realidade então tudo que eu tô tirando aqui na verdade vem de estudos de estudos de de de de universidades Americanas onde você vai conseguir entender realmente Como que você usa as métricas do mercado para gerar regras de investimento e essas regras de investimento gerarem lucro no seu bolso que é o que mais importa então Óbvio eu já fiz esse trabalho chato entre aspas né porque eu adoro mas

tem gente que odeia de ler artigo acadêmico lá de fora de fazer todo esse filtro das informações de traduzir isso pra prática de pegar tecnologia de tratar os dados todo esse trabalho eu já fiz para você e eu tô te entregando de mastigado aqui nesse dia né no projeto número dois no projeto número um e vou te entregar no projeto número três também aplicado no mercado de cripto então você pode ficar tranquilo com o que eu tô te mostrando aqui porque o que eu tô te mostrando ele realmente vem embasado de vários artigos etc Beleza

então dito isso como que a gente vai olhar pro nosso modelo hoje basicamente a gente vai olhar para dois indicadores né a gente vai ter aqui só um instante vontade de tcir meu Deus a gente vai ter aqui a gente vai ter aqui o valor de mercado e vai ter o ev bit tá que é um indicador muito famoso também ah Breno o que que é EV bit pode ficar tranquilo que eu vou te explicar o que que que é isso quando a gente chegar a na hora certa Beleza então passo número um aqui do

nosso projeto né Vamos importar os módulos de bibliotecas que nem a gente fez no projeto número um Quais são os módulos que a gente vai usar hoje né módulos importantíssimos inclusive o primeiro você já tem instalado no seu computador deixa eu baixar aqui para você conseguir ver melhor Import pandas aspd então a gente usou esse proj esse projeto a gente usou esse pacote também no projeto número um onde a gente e usou o pandas para manipular qu tudo fazer o nosso back Test e tudoo mais e a gente vai usar ele de novo porque ele

é o principal pacote análise dados dentro do Python o outro pacote que a gente vai usar Você vai ter que instalar no seu computador assim como você teve que instalar alguns na última aula então a gente vai ter aqui ó exclamação PIP install quant status Então esse quant status aqui ele vai servir pra gente conseguir fazer um gráfico bem bonito lá no final do nosso projeto ele nem vai ser tão fundamental no início do projeto tá na verdade 95% do Projeto vai ser feito com o pandas então se você tiver algum probleminha com esse pacote

o que não deve acontecer mas se você tiver pode ficar tranquilo faz o projeto mesmo assim porque ele só vai servir para fazer um gráfico mas é um gráfico bem legal de fazer Então baixa aqui o quant status pra gente conseguir realmente importar ele aqui embaixo Import quant status iess Ok então importa aí o pandas e o qu status para Realmente você conseguir ir pro nosso passo número dois que é baixar os dados disponibilizados então aqui a gente no Passo dois vai ler as planilhas que eu disponibilizei para vocês o csv lá e esse csv

você lê uma planilha um csv um HTML um um PDF um bloco de notas com o Python é muito muito fácil é muito simples o Python tem a melhor integração com os dados possíveis pegar dados que estão disponíveis dessa forma né forma de planilha csv você consegue pegar dados de api muito fácil também você consegue pegar dados de site de forma muito fácil você consegue pegar dados de tudo qualquer lugar que você imaginar vai ser realmente muito tranquilo porque o Python ele é realmente para você se integrar com os dados e fazer análise como que

vai ser os nossos dados então dados empresas que é Nossa variável aqui e a gente vai vir aqui ó e dá o seguinte pdre csv é a função inha que a gente vai usar para ler o nosso csv esse read csv ele poderia ser por exemplo read Excel se fosse um xlsx poderia ser read HTML se fosse um site por exemplo né Eu não tô ensinando aqui vocês a coletarem dados em site Mas é uma opção também se for o caso então você pode mudar aqui pro que você quiser no nosso caso a gente vai

ler um csv e vai colocar aqui o nome do nosso csv dados empresas small Caps pon csv não pode esquecer do ponto aqui do da extensão Beleza se fosse por exemplo um Excel seria ponto xlsx seria um pouco diferente e uma coisa muito importante isso aqui só vai funcionar se o csv tiver na mesma pasta do código tá se não tiver na mesma pasta você teria que colocar aqui o caminho o caminho desse código então botari aqui ó sei lá documentos documents barra não sei o que você não precisa fazer isso se tiver na mesma

página Então vamos facilitar nossa vida aí deixar na mesma página show pessoal tá falando do áudio ainda não sei se o áudio já melhorou ou o pessoal tá um pouco atrasado na Live e na hora se eu corrigir já E aí agora já tá bom mas enfim então com isso a gente vai criar aqui a nossa variável dados empresas e essa variável ela vai ter aqui todos os dados que a gente precisa né vai ter a data vai ter o ticker vai ter o preço de fechamento ajustado o volume o ebtv e o marketcap Breno

Da onde você tirou esses dados pelo amor de Deus os dados surgiu do além né esses dados aqui eles são da nossa base de dados proprietária que a gente tem aqui dentro da vários então tô disponibilizando de forma gratuito tá 100% então então beleza eu tô disponibilizando de forma gratuita aqui uma parte da nossa base de dados para você conseguir fazer o modelo junto comigo Afinal seria ridículo né se eu fosse te ensinar a fazer o modelo e não te desse os dados para você fazer junto comigo Ah vou fazer aqui galera mas aí na

sua casa você fica chupando o dedo isso não existe né então tô disponibilizando aqui justamente para você conseguir Criar o seu sistema de regras baseado no ebtv e do marketcap e o ebtv indicador de preço o market cap é um indicador aí de tamanho de mercado da empresa pra gente conseguir ordenar do Menor do menor pro maior esses dados aqui eles estão em frequência mensal então disponibilizei aqui mensalmente esses dados de todas as empresas que já existiram na bolsa inclusive aquelas que faliram empresas que faliram tiveram sinergia e juntaram fizeram fusão tudo isso tá presente

nesse D nesse banco de dados aqui nessa base de dados que eu disponibilizei pra gente não ter aquele viés de sobrevivência né se a gente fizer também o modelo de investimento que só seleciona as empresas que estão vivas na bolsa hoje que estão listadas e tudo mais a gente vai cair nesse viés e as empresas que faliram no meio do caminho que tirariam muita rentabilidade do nosso modelo a gente basicamente eh não teria essa informação e o nosso modelo seria muito melhor do que ele realmente é então disponibilizei aqui essa base de dados de forma

gratuita de frequência mensal com todos os cheres que já existiram na bolsa preço de fechamento de estado volume naquele mês então aqui a gente tem a média de volume iado no determinado mês o indicador daquele mês né o indicador de preço e o valor de mercado no fechamento do mês também né 31 de dezembro 31 de janeiro e tudo mais perfeito por que que eu tô fazendo isso né Por que que eu tô disponibilizando a nossa base aqui que a gente disponibiliza lá pros alunos do código p e tudo mais pra gente conseguir fazer os

modelos e usar nas nossas ferramentas etc porque basicamente na questão de fundamentos fundamentos dados fundamentalistas eu só confio na base da Varus E por que que eu tô falando fando isso porque dados fundamentalistas no Brasil principalmente Eles são muito sensíveis a cvm disponibiliza esses dados de forma muito muito muito rudimentar e não estruturada e você precisa fazer muitos ajustes de forma artesanal na base de dados para você realmente ter um dado bonito um dado criterioso um dado 100% correto em aliado com a realidade principalmente na questão de viés de sobrevivência eu vou dar até um

exemplo aqui para vocês tá e a Go Go aquela empresa todo mundo conhece né empresa aérea ela tem um problema muito sério ela tem a go 4 né que é um ticker de negociação e a go 3 só que se você perceber a go 3 ela não negocia em bolsa então a única ação que você vai achar cotação é a go 4 tá então você tem aqui Ops você tem aqui a negociação da Gol né caiu 14% hoje olha só que legal e se você vier aqui para três Você não acha a cotação Então qual

é o problema né para você calcular a o valor de mercado da Gol para você calcular o valor de mercado da Gol você precisaria tanto da cotação da Go 4 quanto da Go 3 para você multiplicar a quantidade de ações que existem vezes o preço da cotação E aí você chega no no valor de mercado da empresa concorda comigo uma conta simples de você fazer só que aí eu desafio vocês a procurarem o valor de mercado da Gol em todas as bases que existem na internet olha aqui tem uma do Google né Mas aí tem

de outros lugares também que eu não vou procurar aqui para não arranjar problema mas você vai encontrar um valor de mercado diferente para cada site que você pesquisa em cada site o valor de mercado da Go vai tá diferente ninguém consegue te responder o certo e por que que acontece isso né porque o go 3 não negocia então tem gente que que considera que a go 3 vale zero tem gente que considera que a go 3 vale a mesma coisa que a go 4 então você vai multiplicando ali e vai chegando a valor de mercado

de de empresa diferente aí vamos supor que você considera que o GO vale zero a cotação vale zero né então você chega que o valor de mercado da Go de gol é só Gol 4 né esse valor aqui de 135 vezes o número de de ações Gol 4 na bolsa com isso você vai chegar num valor mentiroso que é muito menor do que a realidade e a partir disso você ia gerar um um rank aqui das suas empresas quando você ordenasse pelo Market Cap mentiroso por quê Porque a Goia tá ocupando o lugar que ela

não deveria e isso afeta completamente seu modelo seu sistema de decisão Breno Onde tá a informação certa mas a go 3 então o que que você fez para resolver isso para você resolver esse tipo de problema você tem que ir no Estatuto da Go e pegar lá n Tá disponível no Estatuto da Go que a go 3 ela vale 20 vezes a go 4 tá então ela vale 20 vezes mais do que a a a preferencial é PN go4 E aí você imputa isso na base de forma artesanal porque esse dado não tá estrut urado

esse dado não tá em lugar nenhum que não seja no Estatuto da empresa Então você de maneira Manual tem que ir no Estatuto da empresa e ver qual é a coisa certa a fazer coisa que quase ninguém faz porque de novo é um trabalho manual não é uma coisa de você pegar os dados lá e multiplicar uma coisa pela outra isso é um exemplo que eu dei tá tem dezenas de exemplos desse na no mercado brasileiro e a gente pegou cada um deles para realmente gerar os dados certos aqui para vocês show e por isso

que a gente disponibiliza para na formação também por isso que eu tô disponibilizando aqui para vocês uma parte desses dados de forma gratuita pra gente fazer o nosso modelo show por isso que eu uso esse esses dado não um dado aleatório pegar um dado aleatório na internet porque eu sei que vai tá errado tá isso para dado de fundamento tá quando você vai dar e olhar dado de preço e volume isso é menos pior tá bem menos pior mas para dado de fundamento não tem erro você vai ter ali um problema sério se você pegar

dado gratuito dito isso com os nossos dados aqui a gente já pode prosseguir que é o passo número TRS né calcular os retornos mensagens das empresas embora isso aqui seja um modelo de fundamento embora isso aqui seja um um um modelo realmente onde a gente vai olhar ali para ebit Market Cap e tudo mais a gente vai ter uma lógica muito parecida com o projeto número um onde a gente tinha uma tabela de dados e a partir dessa tabela de dados a gente vai manipular ela criar novas colunas multiplicar colunas para chegar no nosso resultado

final é uma lógica muito parecida né isso é uma coisa que facilita muito a nossa vida também E aí uma coisa que é importante a gente e eu tinha explicado também é o seguinte o que que é o ebtv né que indicador é esse que você tá usando Mano pelo amor de Deus ebtv talvez eu nunca talvez você nunca tenha escutado falar nisso o ebtv ele é um indicador de preço Então a gente tem aqui small Caps Mas eu não quero comprar só empresas pequenas eu quero comprar empresas que sejam baratas e o que que

é uma empresa barata eu tô usando aqui o indicador ebv justamente pra gente descrever um pouco disso O ebit ele é o lucro operacional e o ev ele é o valor de mercado da empresa mais a dívida dela então você vai ter ali a junção dessas duas coisas para você chegar como se fosse no no valor de mercado da empresa total né porque quando você compra uma empresa você compra dívida também isso é uma coisa mais contábil Mas você não precisa entender a fundo agora o que você precisa entender é que você tá dividindo o

lucro operacional sobre o valor de mercado da empresa tá com a dívida e aí você quer que esse valor aqui o ebtv ele seja o maior possível com uma com esse valor sendo maior possível vamos imaginar o cenário aqui ó você tem duas empresas a primeira empresa ela tem R 100 de lucro e 10 de EV Então ela vale R 10 e lucra 100 tá a segunda empresa ela vale ela tem R 50 de lucro e vale os mesmos R 10 qual é a melhor empresa para você comprar nesse cenário aqui bom uma lucra 100

e vale 10 a outra lucra 50 e vale 10 pô óbvio que é que lucra 100 e Vale 10 concorda comigo então você vai ter aqui 100 sobre 10 vai ser igual a 10 o nosso indicador e aqui embaixo vai ser igual a 5 Então você vai preterir a empresa número um aqui a empresa a do que a empresa b ah brano mas esse aqui você não lucass c você lucass C se você tivesse uma empresa C que lucra menos 10 né no caso tem prejuízo e vale os mesmos 10 você teria um indicador de

menos um eu usei um traço aqui que acabou ficando ruim né Deixa eu botar uma seta assim para ficar melhor então dentro dessas Três empresas aqui você teria essa senda pior porque o indicador tá negativo né sinal que isso aqui ela tá dando prejuízo porque não tem como o valor dela ser negativo também o valor de mercado nunca pode ser negativo porque o preço não pode ser negativo tem o a empresa B que tem o valor de do indicador de cinco e a empresa a que tem um indicador de 10 então a gente vai ter

a empresa a sendo melhor do que que a empresa B sendo melhor do que a empresa C com isso a gente pode usar em conjunto o nosso indicador Market Cap porque a gente não quer só a empresa mais lucrativa pelo menor preço a gente quer também a empresa que tem o menor Market Cap Breno por que que eu quero empresas menores né que que é mais fácil fazer uma pergunta muito simples né que que é mais fácil uma padaria dobrar de tamanho uma padaria que tem uma padaria só um cara tem uma padaria numa esquina

muito movimentada faz muito dinheiro que que é mais fácil Essa padaria dobrar de tamanho ou UnB Você concorda comigo que a padaria é muito mais fácil de dobrar Se ela abrir uma outra filial em um outro ponto movimentado e fazer muito dinheiro também Ela dobrou de tamanho 100% de valorização agora para Ambev dobrar de tamanho para ela conseguir ter 100% de valorização nos lucros e tudo mais você praticamente precisa de outro Brasil a UMF tem 60% do mercado de cerveja no Brasil Então ela precisa conseguir dobrar a empresa aqui né ISO praticamente impossível Então isso

é uma um indicativo muito grande que empresas menores tem mais potencial de multiplicação e mais potencial para você ganhar muito dinheiro então eu não quero só empresas que estejam baratas né que é isso aqui que a gente tá olhando no btv não quero só empresas baratas que tem muito lucro frente ao que ela vale eu quero também empresas pequenas eu quero essas duas combinações uma combinação completamente Explosiva Ficou claro Ficou claro ou não ficou Claro está dando erro file not found já coloquei na mesma pasta dá uma olhada no no nome da do arquivo tá

porque se eu não me engano o nome do arquivo que que vocês baixaram Não é esse aqui não é dados empresas de mal Caps é tipo aula dois se eu não me engano um negócio desse tipo aula dois dados empresas de mal Caps eu não lembro lembro agora dá uma olhada no nome do arquivo se tiver na mesma página não tem [Música] erro mas essa base de dados podemos pegar em outros sites certo sim André você pode pegar na cvm como eu falei os dados estão disponíveis na cvm e eu ensino vocês a fazer isso

lá dentro do código P inclusive como falei eu não quero ninguém dependendo de mim se você quiser pegar seus dados de forma e manual você pode mas esses dados eh você vai ter que pegar Vai ter muito mais trabalho do que você pegar um dado certo ali muito mais fácil né então todos esses dados estão disponíveis eu não vou ficar inventando história aqui não estão lá na cvm mas eles não estão estruturados não estão bonitinhos esse caso da Gol por exemplo que eu acabei de falar você vai ter que ir lá no formulário fazer esse

ajuste na mão vai dar trabalho você pode mas vai dar trabalho tá dito isso vamos aqui pro nosso passo número três então que é calcular os retornos mensais das empresas como eu falei o nosso nossos dados aqui eles vão estar não pode ser feito através de uma API a cvm não tem api tá André Eh esses dados aqui eles vão estar eh mensalmente porque a gente vai ter uma carteira mensal aqui a gente tá pensando Mais uma carteira de longo prazo agora de investimento e tudo mais e a gente vai criar uma nova coluna aqui

com os retornos dados empresas e com esses retornos obviamente a gente vai começar a fazer o nosso modelo né botar aqui ó retorno E aí é o seguinte né como a gente vai calcular o retorno aqui do nosso Data Frame na aula passada a gente já calculou o retorno usando percent Change né a gente já viu essa função só que tem um problema nessa tabela aqui se você usar o percent Change aqui no preço de fechamento ajustado para você calcular o retorno por exemplo de zamp 3 qual foi o retorno de zamp 3 do dia

29 de Fevereiro até o dia 31 de Março você teria aqui 3 so 39 sobre 4 17 né final sobre inicial -1 Então você vai ter aqui todos esses dados para você calcular o retorno diário O Retorno diário não retorno mensal com o PC Change só que a tabela de dados que eu disponibilizei para vocês elas TM ela tem agora várias ações juntas diferente do dado que a gente estava vendo no projeto número um onde a gente só tinha dado de uma empresa que era alpargatos então como a gente tá lidando com dados de várias

empresas ao mesmo tempo o que que vai acontecer vai chegar uma hora aqui na nossa tabela onde uma linha vai ser o dado de aalr3 e a próxima linha vai ser o dado por exemplo de Petro 4 e aí que que vai acontecer se a gente botar a variação percentual dessa linha sobre essa linha menos um ele vai chegar no retorno de Petro 4 no primeiro dia né da nossa de informação aqui do primeiro do primeiro mês mentiroso porque ele vai est pegando o o fechamento de uma outra empresa que não tem absolutamente nada a

ver com Petro 4 né Então você tá pegando ali uma informação falsa o que que isso vai acarretar deixa eu descer aqui pra gente conseguir fazer o nosso nosso código primeiro ponto Se a gente fosse fazer isso a gente pegaria aqui né como eu falei o preço de fechamento ajustado e faria um Per chcho Mas a gente não pode fazer isso o que que a gente vai fazer para corrigir isso vai ficar super claro para você você tem que vir aqui e antes de você você selecionar a coluna e dar o percent Chang Que Eu

Já ensinei para vocês na última aula também né você vai selecionar a coluna com colchete e vai escolher a função que você quer aplicar na coluna você vai dar um ponto group by e dentro desse group byy a gente vai escolher o nome ticker Pronto agora sim a gente tem a nossa linha de código de forma correta Por que que você tem a linha de forma de forma correta porque agora você você agrupou os dados da tabela pelo ticker então ele só vai calcular o preço de fechamento ajustado ponto percent Change para cada ticker se

o ticker for diferente não tem não tem conta tá ele não vai fazer essa conta então a gente vai realmente fazer esse esse macete pra gente driblar esse problema de empresas seguidas dentro da nossa tabela a gente agrupa por ticker ele vai agrupar por cada empresa calcular o retorno diário e depois vai devolver a sua tabela montada bonitinha com todos os retornos calculados de forma correta vamos aqui então Ó rodar o nosso código e aí a gente vai chegar aqui na nossa coluna de retorno onde a gente vai ter a primeira linha sendo nula para

qualquer ação que a gente queira e depois o retorno mensal da empresa ao longo do tempo por que que a primeira primeira linha de qualquer empresa não só da alr3 vai ser nulo porque essa linha aqui ela não tem outro dado né então se a gente tá no primeiro mês da nossa amostra não tem como a gente tirar o retorno dessa primeira linha aqui perfeito isso vale para qualquer ação eu vou fazer mais uma coisa aqui na minha tabela de retorno e mais paraa frente vai ficar muito claro eu já vou explicar agora mas mais

para frente vai ficar ainda mais claro que é o seguinte na aula número um a gente pegou a nossa tabela e dentro da nossa tabela a a gente automaticamente já criou criou colunas onde a gente conseguia fazer contas que facilitavam a nossa vida então com pouquíssimas linhas de código a gente já chegou nos sinais de compra no sinal de venda na rentabilidade do modelo não foi por quê Porque tudo tava condensado em uma tabela só e você a partir de pequenas manipulações de dados já gerava os sinais e Calculava as rentabilidad aqui a gente vai

fazer a mesma coisa só que para eu conseguir fazer isso a gente vai pegar essa coluna do retorno e eu vou vir aqui ó e colocar esse dado aqui embaixo e essa coluna do retorno ela vai agrupar Por ticker novamente porque a gente vai fazer isso para cada empresa e agora ao invés da gente pegar o preço de fechamento ajustado a gente vai pegar a própria coluna do retorno e vai dar shift men1 o que que isso vai fazer com a nossa tabela vamos rodar aqui para você observar a gente pegou o retorno que tava

aqui na segunda linha e jogou pra primeira linha da nossa tabela então todos os nossos retornos eles subiram uma linha o que que isso significa né aqui aconteceu a mesma coisa tá vendo ó O 18 era a última informação agora o 18 é a penúltima informação aqui de zamp 3 porque basicamente quando a gente for fazer as nossas carteiras Então a gente vai ter aqui a carteira do dia 31 de Dezembro de 2016 essa carteira com 10 ativos que é o número de ações que a gente vai escolher ela vai ser escolhida através do indicador

ebtv e do Market Cap naquela data só que eu quero saber qual é o retorno da ação no próximo mês para saber o quanto essa escolha nessa data rendeu e para saber isso basta a gente olhar pro retorno da mesma linha por quê porque antes a gente tinha um retorno aqui na segunda linha ou seja no final do período esse -4% ele era de 31 de dezembro até 31 de janeiro então no mês de janeiro a al R3 rendeu -4% agora a gente já sabe isso de antemão a gente sabe que no dia 31 de

dezembro O Retorno de alr3 no próximo mês que a nossa carteira vai ser mensal foi de -4% e a gente já vai calcular o nosso resultado ali na mesma linha da carteira é claro mais uma vez tomando cuidado que nem a gente fez na um se a gente usasse esse retorno para tomar decisões para escolher ações baseado no retorno isso aqui seria um erro caço um erro absurdo porque a gente estaria prevendo o futuro mas a gente não está fazendo isso a gente tá fazendo justamente o contrário a gente tá usando esse retorno para saber

qual foi o resultado para facilitar a gente ver os resultados Tá não ficou claro para você pô tá um pouco confuso ainda pode ficar tranquilo que quando a gente for avaliar os resultados isso vai ficar muito mais claro do que tá agora mas é importante a gente fazer agora porque a gente já tá lidando com esses retornos tá vamos prosseguir aqui e ir pro passo número quatro onde a gente vai filtrar a liquidez no projeto número um a gente também não precisou fazer isso porque a gente tava lidando com o alpa 4 que é al

pargatas mas quando a gente tá lidando aqui para escolher uma carteira de ações a gente quer escolher as melhores SM caps da bolsa a gente precisa necessariamente filtrar liquidas porque não adianta o nosso modelo mandar comprar uma empresa que essa empresa não tem liquidez pra gente comprar não tem é negoci 10 rees por dia R 100 por dia como é que a gente vai comprar Essa empresa é impossível então o modelo não pode e recomendar a gente comprar empresa que não dá pra gente de fato e exercer a nossa opção de compra etc Então a

gente vai ter aqui que fazer um filtro na nossa tabela na nossa amostra antes de fazer o nosso sistema de regra antes de rodar o nosso modelo antes de tudo e esse filtro ele vai ser feito da seguinte forma a gente vai botar esse filtro dentro do colchete geralmente dentro do colchete você colocou tava selecionando as colunas agora dentro do colchete a gente vai fazer um filtro como a gente vai fazer um filtro a gente vai escolher a coluna que a gente quer Então nesse caso aqui eu quero que o a coluna volume negociado seja

maior do que R 1 milhão de então eu vou fazer um filtro de R 1 milhão deais Breno esse filtro é muito alto para mim eu quero fazer um filtro menor tudo bem mas eu vou te mostrar aqui com um filtro de R 1 milhão de reis que para você ver que um um mod que dá dinheiro que é lucrativo Você poderia colocar dinheiro de verdade Você poderia pegar isso aqui e fazer milhões com o que eu tô te mostrando nessa aula literalmente Então a gente vai fazer um filtro de R 1 milhão deais se

a empresa negociar menos de R 1 milhão reais no mês em média né negociação de área negociou menos de R 1 milhão de reais em média a gente não pode escolher perfeito e aí a gente vai ter aqui esse filtro para tirar o nosso Data Frame de 50.000 linhas né que eu disponibilizei para vocês para um Data Frame para uma tabela de 22.000 linhas então metade da nossa amostra não negocia mais do que R 1 milhão deais já que ela não negociar R 1 milhão de reais a gente não poderia comprar com dinheiro relevante ali

pra gente realmente fazer dinheiro de verdade dentro do mercado Ah bren meu filtro pode ser r$ 1.000 pode ser R 100.000 você pode testar da forma que você quiser agora o código e os dados são seus passo número 4 então está completo A gente filtrou a nossa liquidez Já podemos ir pro passo número cinco que é criar o ranking dos indicadores contar ali essas aulas vão ficar gravadas vão ficar gravadas até domingo domingo encerra as aulas e encerra as inscrições do código P também você vai ter aqui o passo cinco para você criar os rankings

de fato dos indicadores onde você vai conseguir fazer o seu modelo como a gente pode criar aqui os rankings para saber quais são as melhores empresas basead nos critérios que a gente definiu para cada data então o passo cinco ele consiste basicamente em entender como que você vai realmente executar o modelo ao longo do tempo então o que que a gente vai fazer aqui todo mês desde 200 13 ou 14 não 14 2014 que eu botei acho que 2014 se eu não me engano que eu começa os dados né aqui tá 2016 mas tá na

ordem alfabética pelo ticker os dados não começam 2016 começam um pouquinho antes então se não engano é 2014 a gente vai ver isso no final da aula inclusive Então a gente vai ter aqui desde 2014 todas as empresas da bolsa e em uma determinada data vão ter os indicadores vão ter os dados e tudo mais a cada mês a gente vai gerar o ranking dos indicadores que é o que a gente vai fazer agora no Passo número cinco e esse ranking vai dizer bom a alr3 ela tá em terceiro em market Cap ou seja ela

é a terceira menor empresa da bolsa para tá em terceira em market Cap e ela é o maior ebit EV Então ela tá em primeiro em preço ela é a empresa mais barata da bolsa que gera mais lucro frente ao que ela vale e ela é a terceira menor você vai somar esses dois 1 + 3 pra gente somar o rank lá e chegar no número quatro se a soma desses indicadores estiver entre os 10 primeiros Então você tem uma segunda empresa lá deixa eu fazer aqui junto com vocês Você tem uma empresa número um

né a lr3 ela tem o ranking 1 + 3 que chega que vira o número quatro beleza aí você tem a segunda empresa Petro 4 ela tá no ranking sei lá 40 de preço e no ranking 300 de tamanho né porque a maior empresa da bolsa empresa tem mais ou menos 300 empresas Então vamos colocar aqui esse ranking vai virar 340 Então você Vai somando e no final você vai ordenar as empresas pel esse ranking somatório aqui por a gente quer tanto empresas pequenas quanto empresas que são baratas a gente quer uma empresa bem posicionada

nos dois indicadores ao mesmo tempo as 10 melhores empresas na soma dos dois ranks vão ser compradas naquele determinado mês Breno calma não entendi muito bem ainda pode ficar tranquilo a gente vai aqui ó passo número cin criar os ranks passo número se criar as carteiras e eu vou explicar mais uma vez vou discorrer um pouco mais sobre isso mas só para você entender para onde a gente tá indo tá eh esse filtro não pode acontecer de deixar apenas algumas linhas de algumas empresas sim gust você está certo algumas em elas podem não estar elegíveis

a gente comprar em alguns meses e estar elegíveis de comprar em outros meses não tem nenhum problema tá uma empresa pode realmente ter liquidez uma hora em outra hora não ter liquidez pra gente comprar isso é natural e ela caso não tenha liquidez vai sair da nossa carteira caso volte a ter liquidez ela volta a ser elegível pra gente comprar não tem nenhum problema nisso então passo número cinco Vamos criar os nossos rankings pra gente realmente aqui entender Qual é a nossa carteira de cada mês e aí ou beleza e aí como é que a

gente vai fazer isso dados empresas e criar uma coluna chamada ranking ebtv e esse ranking vai ser o seguinte dados empresas e depois de dados empresas agora a gente vai dar um group byy que nem a gente fez ali em cima só que aqui em cima a gente fez esse grupo buy por ticker por que que a gente fez esse grupo buy por ticker porque a gente queria agrupar as empresas né a gente quer o dado de todas as datas para uma empresa então eu quero calcular o retorno de aalr3 depois eu quero calcular o

retorno de zamp 3 e assim consecutivamente então você queria todas as datas para uma empresa e a partir disso lá o seu e o seu retorno né então a gente agrupou por empresa as empresas que deveriam ser agrupadas porque a gente precisava dos dados individuais para cada empresa aqui embaixo a gente quer uma coisa um pouco diferente a gente quer fazer o ranking por exemplo do valor de mercado das empresas para uma determinada data lá em cima a gente queria o retorno para uma empresa aqui a gente quer o ranking do valor de mercado para

uma data não importa qual seja a empresa então a gente quer Todas as empresas em uma data se a gente quer uma data a gente quer agrupar por data então quero saber por data não mais chck né Qual é ebtv escolher aqui nossa coluna ponto rank E aí a gente vai criar o ranking do ebv para todas as empresas em todas as datas do nosso dataframe então no dia aqui 31 de Dezembro de 2016 a gente vai conseguir encontrar vamos supor que a lr3 tem lá um ebtv aqui de 0.08 a Petro 4 tem um

ebtv de 0.1 a gente vai ordenar essas empresas e descobrir do número um ao número de empresas quais são as melhores empresas basead nesse critério aqui tá E aí esse ranking aqui é importante que você coloque que o i dele seja igual a false Por que que é isso aqui basicamente o rank ele vai ordenar de forma e natural digamos assim de forma crescente então ele vai pegar o menor ebtv pro maior só que eu já mostrei para vocês que isso não é o que a gente busca a gente tá buscando o maior eitv possível

porque isso tá dizendo que a empresa tem um lucro muito grande frente ao tamanho dela se ela tem um lucro muito grande frente ao tamanho dela a gente vai querer que a gente ordene ordene é de forma crescente igual a falsa Ou seja a gente quer de maneira decrescente a gente quer do maior pro menor Então a gente vai fazer um ranking aqui baseado nesse critério do Menor do maior pro menor Desculpa então a gente vai ter aqui a primeiro lugar sendo o maior ebit V possível dentro desse critério aqui dentro desse dessa lógica a

gente vai fazer a mesma coisa só que pro valor de mercado e a gente vai botar aqui ó Market Cap vai escolher a coluna do Market Cap e aqui em vez de ser false a gente vai colocar true Ué por que true porque aqui sim né o ebit vi a gente que é o maior para menor mas o valor de mercado não a gente quer o menor pro maior a gente quer a menor empresa possível então a gente vai fazer esses critérios para justamente fazer os rankings aqui das empresas para cada data vamos rodar aqui

o nosso codozinho pra gente realmente chegar no no junks aqui e entender o que que tá acontecendo com o nosso Data Frame Só não posso ter errado o nome aqui que fica complicado Pera aí que eu botei o group by errado group faltou o p grup byy show então a gente vai ter aqui ó que a lr3 ela tem um ebv Ela tá no ranking 40 tá então no dia 31 de Dezembro de 201 6 ela tava no ranking 40 de ebv e no ranking número 9 de marketcap no dia 31 de janeiro de 2017

isso já mudou bastante ela foi pro ranking 72 entre todas as empresas da bolsa no ebtv e pro ranking 29 no valor de mercado isso aqui que eu tô mostrando para você você pode fazer para qualquer indicador fundamentalista Não se apegue ao que a gente tá fazendo exatamente hoje você pode pegar os balanços pode pegar os dados e fazer o ranking para todas as empresas colocar quantos indicadores você quiser fazer quantos critérios você quiser e testar historicamente esses critérios para ver se faz sentido Ah eu quero escolher empresas que tenam ro maior do que tanto

um ro menor do que tanto que não tem dívida blá blá blá blá você pode fazer tudo isso fazer esses rankings aqui e a partir disso chegar às conclusões do que é melhor do que não é melhor isso vai ser muito bem feito dentro da ferramenta que eu vou te mostrar no final da aula onde você só preenche um formulário basicamente e vai ter a sua resposta perfeito então aqui a gente vai ter o ranking do ebtv o ranking do Market g e o que a gente precisa fazer agora É somar esses dois para chegar

no nosso ranking final né a gente já tem aqui o ranking e como se diz móvel das nossas empresas e a gente pode somar aqui para chegar no rank final e aí eu vou mostrar o rank de um determinado dia pra gente ficar com isso muito Claro na nossa cabeça o que tá acontecendo na nossa tabela botar aqui ó ranking final E aí esse ranking final ele vai ser igual a ebit ranking ebit né vamos somar as colunas não tem mistério mas ranking Market Cap somamos as colunas né então a gente vai somar as duas

coisas aqui para finalmente chegar no nosso resultado final e aí vou fazer uma coisa aqui que é o seguinte esse ranking final ele poderia ser só a soma Mas a gente não vai fazer isso porque o que a gente vai fazer agora vai ser o macete monstro que eu vou te ensinar para vocês e esse macete monstro vai ajudar demais o nosso passo número seis que é criar as carteiras Qual é o macete que eu quero te mostrar é pegar esse ranking final e fazer um ranking dos jank pô S de sacanagem que ranking dos

janks é isess cara grup by sem esquecer o p agora então a gente vai agrupar de novo pela data que é o que a gente fez aqui em cima e esse agrupamento por data a gente vai fazer aqui um rank de novo só não pode esquecer fechar e Abrir parênteses aqui então a gente vai ter aqui o rank pon rank E por que que eu tô fazendo isso para basicamente o nosso ranking dos ranks aqui quando a gente fez lá a soma né então vamos supor que a empresa esteja no primeiro lugar de um e

no terceiro lugar de outro a gente vai ter o número quatro às vezes essa é a melhor empresa o número quatro é o nosso o melhor número quando a gente tira um ranking dos ranks a gente vai ter um ranking bonitinho primeiro segundo terceiro quarto quinto sexto sétimo oitavo 9º Então a gente vai tirar o rank dos rankes Para justamente tirar esse essa soma feia e ter um rank bonitinho primeiro segundo terceiro para ficar claro na hora que a gente for observar e principalmente a gente conseguir fazer aqui as nossas carteiras no Passo número seis

perfeito Então vamos rodar aqui a nossa o nosso codigo Zinho [ __ ] que que eu errei aqui cara Cadê by datata Ué eu mudei dados empresas Cadê hum calma aí não tá certo né ah pode ter o a empresa primeiro acontece as melhores famílias Beleza então a gente tem aqui ó agora o nosso ranking final sendo agrupado bonitinho ó 6 36 porque agora a gente não tá mais sendo a soma do ebtv e do Market Cap Então a gente tem aqui o 72 o 29 Mas para ficar mais claro ainda a a R3 ela

tá em 36º no nosso ranking final ela tava ocupando o sexto lugar aqui ó em 31/12 de26 então a nove O o nono lugar do Market Cap e o quadr do ebtv era suficiente para ela sair o sexto lugar da nossa amostra Ok group buy Lembra skl Você tá certo Marcos o group byy vem do skl mesmo tá o Python usa a mesma estrutura de dados do skl por isso que é muito fácil você programar em Python se você já programa SQL e vice-versa se você já programa em paz programa SQL é ridículo show quem

sabe fazer ao vivo É isso aí então aqui a gente vai ter o nosso ranking final e aí para ficar claro para vocês né porque aqui a gente tá observando uma empresa direto em todas as datas né todos os meses se a gente vier aqui ó e fazer um filtro isso aqui não faz parte do nosso projeto tá Pode ficar tranquilo essa linha aqui de código que eu tô fazendo agora é só para vis os dados ela não faz parte do projeto se a gente vi aqui ó em data por exemplo e colocar aqui o

a a data igual sei lá 31 não 2020 2016 03 31 deixa eu ver se ele vai deixar o filtrar com string ou ele vai reclamar que tem que ser uma data que às vezes ele deixa às vezes ele não deixa ele é meio bipolar deixou olha só que legal então aqui a gente vai ter os nossos ranks não é isso do dia do dia 31 de março de 2016 que que a gente pode ver para ordenar o nosso ranking aqui D um sorte velos em ranking final e botar ponto Red 10 por exemplo pra

gente ver as 10 primeiras show então a gente vai ter aqui ó as 10 melhores empresas escolhidas baseado nesse modelo então a gente vai ter aqui o ranking final ó primeiro lugar né da mmxm3 magalu Olha só o modelo escolhendo magalu em 2016 pode ver até que o retorno dela no mês seguinte foi um retorno de 99% olha só que interessante fesa TC enfim jhsf a gente tem aqui o rank final do um até o número 10 com a carteira de ações Breno mas pô essa carteira de ações não sei não meio esquisito né Às

vezes o pessoal fica perguntando isso para mim pô mas será que valia a pena mesmo comprar essas ações bom O que você tem que tem em mente na real é se o sistema de regras que você criou funciona ou não você pode fazer outro sistema de regras Você pode adicionar critérios de qualidade Você pode adicionar critérios de de governança tudo isso pode ser feito critérios de liquidez enfim n que a gente já fez aqui mas você pode aumentar tudo isso pode ser feito para você chegar numa carteira que você se sente confortável mas uma minha

maior dica para você é o seguinte confie no modelo porque esse modelo fez o back test você fez as coisas e tudo mais fez a análise e e faz sentido Realmente o modelo vai dar dinheiro tá então para cada data que você tiver você vai ter um ranking Zinho desse aqui ordenando do primeiro até o número de empresas né se a gente tirar por exemplo o Red 10 aqui a gente vai ver que nesse dia a gente tinha 110 empresas praticamente né 11 é é 109 Então você vai encontrar aqui todas as empresas ordenadas da

melhor pra pior baseada no modelo no critério de regras que você definiu nos indicadores que você definiu vou excluir aqui pra gente pro passo número seis que é criar as carteiras agora que a gente já tem um ranking final para cada data individualmente a gente pode criar as nossas carteiras como que a gente cria as carteiras né E aí entra a sacada que eu falei com vocês ali em cima que a gente fez aquela linha de código basicamente eu vou pegar a nossa tabela inteira dados dados não dados empresas igual a dados empresas e aqui

em cima que que eu vou fazer eu vou pegar essa coluna ranking final e colocar um filtro que essa coluna só pode ser T menor ou igual a 10 por que que eu tô fazendo isso porque com o nosso ranking bonitinho primeiro segundo terceiro quarto quinto Você concorda comigo se eu quiser ter uma carteira de 10 ações para cada mês a gente necessariamente vai escolher todas as ações que estão nessa coluna aqui ranking final menor ou igual a 10 e aí consecutivamente a gente vai ter ali em cada mês escolhendo as 10 melhores ações da

bolsa baseado nos indicadores que a gente escolheu Breno como é que funciona essa questão da da operacionalização do modelo né Ah legal escolhi 10 empresas aqui no dia 31 de Dezembro de 2016 aí no dia 31 de janeiro de 2017 eu rodei de novo o modelo e me deu 10 empresas diferentes O que que a gente teria que que a gente faria a gente venderia As 10 empresas que a gente comprou e compraria essas outras 10 empresas o que isso geralmente não acontece né tá você vai mudar ali 20 30% da carteira geralmente no máximo

Então você vai ter ali 30 20 30 não mais ou menos 50% no máximo dificilmente muda mais do que a metade da carteira mensalmente E aí você vai ter o quê justamente um um modelo onde se você vai continuar com a ação né a ação cont no nosso ranking ela ainda está entre os top 10 no modelo no mês seguinte você vai pegar essa ação vai rebalancear ela pro peso ideal que peso daqui a pouco a gente vai falar sobre isso vai rebalancear pro peso ideal se a ação saiu do Top 10 saiu do rank

você vende se a ação entrou no ranking você compra o peso ideal que foi definido Pelo modelo show então tudo isso você vai e você pode né automatizar com o Python também você não precisa ficar fazendo esse corner Job Todo mês obviamente né então você automatizou sistema de escolha de ações você automatizou você pode automatizar também o sistema de rebalanceamento a compra a venda colocar isso no banco de dados fazer Enfim tudo isso você pode fazer à vontade tudo isso é possível junto com python para você realmente automatizar completamente os seus investimentos e ganhar dinheiro

de forma automática no mercado você realmente colocar ali um resultado expressivo na sua carteira de investimento multiplicar o seu dinheiro por 5 10 20 vezes usando regras de decisões que você criou validou tudo de forma automática sem você fazer corno Job então aqui você vai ter esse filtro e esse filtro é justo é feito justamente para você escolher as 10 primeiras ações Então a gente vai ter uma carteira de 10 ações ah BR Eu quero fazer uma carteira de cinco ações é só mudar o filtro quero fazer uma carteira de 20 ações é só mudar

aqui também não tem problema mas o ponto é que com esse filtro a gente vai realizar o nosso passo número seis e vai chegar agora no nosso frame onde a gente só tem as ações escolhidas para cada data perfeito vamos sair aqui do nosso passo se e vamos pro passo sete onde a gente vai calcular a rentabilidade por carteira então como eu falei a nossa carteira ela é mensal Todo mês a gente vai gerar um novo ranking e essa rentabilidade mensal ela vai ser calculada agora de forma muito simples também vamos criar uma nova variável

aqui chamada rentabilidade por carteiras carteiras e essa rentabilidade por carteira vai ser o seguinte vamos pegar a nossa tabela dados empresas vamos dar o group buy por data porque a gente quer pegar para cada data quanto rendeu aquela carteira e agora vai ficar muito Claro porque que a gente colocou o nosso retorno uma linha para cima dentro dessa carteira aqui então do dia 31 de Dezembro de 2016 a gente vai ter a alr3 sendo escolhida Porque ela tava em sexto no ranking final Só que nesse dia aqui 31 de Dezembro de 2016 a gente tem

aqui O Retorno de menos de menos 4% no mês seguinte dessa ação então pra gente conseguir calcular a rentabilidade dessa ação no mês seguinte nessa carteira a gente pode usar o retorno da mesma linha e isso Vai facilitar agora onde a gente pode agrupar por data tomar grupor aqui pro cada data na nossa tabela e esse agrupamento a gente vai pegar aqui ó a coluna retorno e vai tirar a média pegar a coluna retorno tirar a média Como assim se a gente tem 10 empresas a gente pegou a coluna retorno que é o retorno do

mês seguinte e tira a média disso Qual é a a premissa que a gente tá assumindo que os pesos são iguais então para cada ação 10 ações a gente vai ter 10% em cada ação e esses 10% Você pode tirar a média desse retorno mensal aqui do mês seguinte para chegar na rentabilidade daquela carteira então uma vez que você faça esse group buy aqui e transforme na média você vai ter a rentabilidade por carteiras e como a gente pegou aqui uma coluna só para criar uma nova variável ele vai transformar isso aqui numa série de

dados mas eu não quero eu quero transformar numa tabela mesmo então vou colocar aqui ó true frame que é o comando só para transformar de uma série para uma tabela para ficar nesse nesse estilo aqui que você já tá acostumado Tá então vamos rodar aqui ó e a gente vai ter a nossa rentabilidade mensal de cada carteira então a carteira do dia 31 que foi montada né no dia 31 de dezembro de 2012 que é quando começa o nosso modelo falei 2014 mas era antes ela rendeu 5% 31 de janeiro de 2013 rendeu 4% fevereiro

de 2013 5% Então você vai ter aqui toda as todas as métricas de retorno para cada carteira como basicamente pegando os retornos daquela determinada data e tirando a média dado que os pesos são todos iguais tem outras forma de você escolher pesos mas não subestime pesos iguais tá é uma boa locação de de de peso não é uma coisa muito zoada não muito pelo contrário tem vários artigos aí que saem dizendo que pesos iguais são melhores tem até TF lá nos Estados Unidos de peso igual e tudo mais ó le falou assim ainda não entendi

porque você tá calculando o retorno um mês à frente lé basicamente eu não tô calculando um mês à frente tá eu tô calculando no caso mas assim você vai ter aqui O Retorno de men 4% tá no dia 31 de Dezembro de 2016 esse retorno ele é de Janeiro por que que eu tô fazendo isso na aqui num linha antes na linha aqui do dia 31 de dezembro no início do período e não no final do período Como é o natural porque eu consigo agrupar por data e calcular o retorno Você concorda comigo que O

Retorno 5,5 ele é do dia 31 de dezembro até o dia 31 de janeiro que é o que é a próxima carteira só que para calcular esse retorno aqui no dia 31 de dezembro eu agrupe por essa data e eu queria saber qual era o retorno da carteira que eu montei nessa data a carteira que eu montei nessa data vai estar na linha com essa data 31 de Dezembro de 2016 Então eu preciso que o retorno também esteja nessa mesma linha se ele não tiver nessa mesma linha ele tiver na linha seguinte do mês seguinte

porque é o final do período né quando a gente calculando o retorno você automaticamente né que é o que é o mês final digamos assim né você não vai conseguir fazer essa mecanic zinha aqui de facilitar o nosso cálculo de retorno perfeito Então a gente vai ter aqui o nosso retorno mensal e agora a gente pode até fazer o seguinte né para você não não ficar nervoso com essa com esse macete aqui que eu acabei de mostrar você pode vir aqui e voltar ao normal tá então a gente vai vir aqui ó rentabilidade carteiras igual

a rentabilidade carteiras pon shift um vamos voltar ao normal só para você entender o que tá acontecendo aqui não tem problema não já tá na hora da gente fazer isso mesmo então aqui ó pegamos todos os nossos retornos jogamos uma linha para baixo de volta né lá em cima a gente jogou para cima agora A gente jogou para baixo isso aqui é o quê 5% 5,5 31 de dezembro até 31 de janeiro então aqui a gente vai ter no final do período Qual foi o nosso retorno tá agora que a gente já fez o cálculo

aqui né esse cálculo Zinho a gente não precisa mais desse macete a gente já pode jogar Os retornos pro lugar normal E aí obviamente né no nosso primeiro mês dia 31 de dezembro não vai ter retorno porque a nossa carteira foi a primeira carteira que foi montada foi justamente nessa data passo número S está completo A gente pode agora pro passo número oito que é o qu calcular a rentabilidade do modelo vamos pegar aqui ó criar uma nova coluna chamada estratégia small Caps vai ser igual e aqui a rentabilidade a gente vai fazer igual a

gente fez no projeto número um mais rentabilidade carteiras retorno vamos pegar aqui a rentabilidade mensal pon comprod men1 isso aqui foi exatamente o que a gente fez lá no no na última aula não é isso com a o cálculo de rentabilidade do modelo de análise técnica e tudo mais você tem uma uma coluna de rentabilidade de decimal você vai somar um cotizar isso né acumular o produto depois tirar um para chegar na rentabilidade acumulada perito feito com isso feito a gente pode vir aqui ó jogar aqui para cima para vocês verem melhor e dará um

ponto dropna esse dropna só para tirar esse valor faltante aqui da primeira linha tá só para tirar esse esse negocinho ficar bonitinho Então a gente vai chegar aqui na nossa estratégia primeiro mês segundo mês terceiro mês agora aqui com a rentabilidade acumulada e aqui o retorno mensal né mês a mês aqui acumulado aqui mês a mês passo número oito então está cumprido também calculamos a rentabilidade do nosso modelo já tem um pequeno spoiler aqui né mas vamos pro passo número nove que é calcular a rentabilidade do Ibovespa no mesmo período só deixa eu ir no

rapidinho que eu tô quase fazando xixi nas calças aqui você não gosta de multiplicar por 100 o o percentual Change então você não pode multiplicar por 100 aqui porque você precisa trabalhar com número decimal para fazer conta tá se você multiplicar por 100 Você vai prejudicar sua conta vai ter que dividir por 100 de qualquer forma até porque quando você for fazer gráficos etc você pode tudo isso depois né mas é melhor você trabalhar com número decimal que é o percentual verdadeiro do que ficar mostrando porcentagem aqui porque você nem vai ter o porcento aqui

né você não vai conseguir visualizar isso principalmente porque você precisa lidar com os números mesmo para fazer a conta cálculo número nove então calcular rentabilidade do ibov no mesmo período eu falei isso na aula um vou falar de novo se você tem um modelo que pede pro Ibovespa seu modelo é um lixo porque era mais fácil só ter investido no Ibovespa ter trabalho nenhum e perdi o dinheiro sem ter trabalho nenhum então basicamente vamos calcular aqui o EB no mesmo período Eu disponibilizei também né uma planilha aqui para vocês um csv dob vespa pra gente

ter bonitinho aqui e colocar no os dados corretos então ibov igual pdre csv e bov pcsv mudar aqui então a gente vai ter aqui a data né do Ibovespa 2012 até 2024 aqui que é o último dia que eu disponibilizei para vocês fech né 60.000 pontos e agora fechamento em 123.000 Pontos som está baixo alô alô alô melhorou Melhorou ou não melhorou aqui para mim tá normal não sei porque que do nada ficou baixo aí para vocês Alô alô alô fala comigo se tá melhor se não tá melhor cara deu um um mini pico de

luz aqui tá beleza Ah então beleza tem um pico de luz na hora que eu tava até no banheiro mas eu acho que talvez tenha sido isso show então vamos aqui pro pro nosso Ibovespa a gente já tem aqui os dados de fechamento e o que a gente vai fazer é pegar esses dados aqui e colocar uma coluna uma coluna aqui com esse com essa rentabilidade acumulada pra gente comparar a rentabilidade do nosso modelo com o ibov perfeito Então vamos pegar aqui ó retornos jogar aqui para cima para vocês verem melhor e bov igual a

ibov fechamento ponto percent Change ponto drop na pra gente calcular rentabilidade tudo que eu vou fazer aqui a gente já fez antes né então o Python ele depois de um tempo ele começa a ficar muito repeti tá E é ótimo né porque você tem menos trabalho na hora de programar mas tudo que a gente vai fazer aqui agora todos os comandos que eu vou usar e tudo mais tudo isso eu já usei lá antes no tanto na aula de hoje quanto no projeto número um então p Você já conhece o drop ne Você já conhece

também selecionar uma coluna Você já conhece tudo isso você já tá ficando acostumado aqui dentro do evento vamos calcular retorno acumulado igual a 1 mais retornos e bov ponto com prod menos 1 mesma forma que a gente calculou ali em cima e a gente vai adicionar essa coluna de retorno acumulado na nossa tabela de rentabilidade aqui então aqui vai ser Ibovespa igual a retorno acumulado Ibovespa ponto Vales pra gente pegar só os valores a gente não quer um índice não quer coluna não quer nada isso aqui é os valores para colocar na nossa tabela e

da nossa tabela aqui de rentabilidade de carteira a gente vai tirar ponto drop a nossa coluna aqui de rentabilidade mês a mês porque a gente não vai usar ela por hora perfeito Então vamos tirar aqui retorno AC igual a um Então vamos pegar aqui a nossa rentabilidade de carteiras ó vai ter estratégia de small Caps e vai ter o Ibovespa logo ao lado passo número 10 analisar os resultados nós já temos aqui os dados dos modelos do modelo já temos dado do ibov vamos analisar e depois vamos testar outros indicadores aqui que eu quero mostrar

para vocês Como que você pode eh extrapolar isso aqui para outros contextos outras coisas enfim que eu tenho certeza que você vai gostar bastante então a gente vai ter aqui o passo número 10 onde a gente vai vir aqui ó k. extend pandas isso aqui a gente vai pela primeira vez usar o qu status que eu falei que a gente ia fazer um gráfico bem legal né então a gente vai ter aqui o qu status para estender algumas funções do panda você nem precisa entender muito bem porque que isso aqui funciona para ser bem sincero

e até hoje não compreendi muito bem para que que serve se ST pandas tipo assim eu sei que é para estender as informações mas não sei por que que ele necessita disso né acho um passo totalmente necessário por não ter otimizado isso já mas enfim e aí a gente vai pegar aqui depois de estender as características da nossa tabela né do Data Frame que a gente tem aqui para funcionar no cont status a gente vai garantir que a nossa data ela é uma data mesmo então vamos pegar aqui ó rentabilidade por carteiras ponto index porque

a gente quer acessar o índice Então o que a gente vai fazer agora não vai mudar nada visualmente porque isso aqui para você visualmente parece já uma data só que às vezes o Python tá interpretando isso aqui como um texto Inclusive eu acho que ele tá fazendo isso agora porque quando eu fiz o filtro aqui em cima eu já apaguei quando eu fiz o filtro ali em cima eu fiz como data não fiz como aliás eu fiz como texto não fiz como data no Python então ele tá interpretando como um texto em vez de uma

data Embora esteja no formato de data Então você tem que garantir que isso aqui seja uma data de fato embora visualmente não vai mudar absolutamente nada para basicamente PDT date time Então você vai transformar isso aqui no date time e vai dar ponto index Então a gente vai ter aqui a rentabilidade por carteiras ponto index Para justamente transformar nosso índice em data tá como eu falei visualmente não vai mudar nada posso até rodar aqui para vocês pra gente observar juntos então aqui ó mudou nada né ficou a mesma coisa mas pro Python vai mudar principalmente

na hora que a gente for fazer o nosso gráfico agora né deixa eu criar aqui um negócio para baixo pra gente conseguir escolar e vocês conseguirem ver bem vamos pegar aqui rentabilidade por carteiras e criar o nosso gráfico Zinho estratégias M Caps ponto plotly plot monly Hit map pra gente pilotar o nosso Hit map e vamos fazer a mesma coisa trb vispa pra gente Comparar as duas coisas uma embaixo da outra monly hmap vamos rodar aqui ó e legal a gente chegou primeiro na nossa estratégia de small Caps subiu 81% Nossa estratégia de m Caps

mesmo Começando aqui no meio do período da Dilma mesmo pegando crise Dilma mesmo pegando todo a pandemia aqui pegando tudo isso mesmo com tudo isso o nosso modelo multiplicou o nosso dinheiro por mais de 10 vezes para ser mais exato né ele multiplicou o nosso dinheiro por 13 vezes essas regras que eu acabei de mostrar para você foi capaz de criar uma carteira vencedora no longo prazo contra o ibov ó que rendeu 100% no mesmo período então ibov teria multiplicado seu dinheiro por dois em 10 anos e o modelo que eu tô mostrando para você

de forma gratuita 13 vezes cara isso aqui é bizarro porque eu tô fazendo aqui de uma forma entre aspas tosca com você né tô pegando aqui regras que não tem nada de super complexo isso aqui não é coisa de outro mundo não tô fazendo derivada aqui cálculo avançado nada disso eu tô te mostrando primeiro como usar tecnologia segundo Como que você vai usar regras fundamentalistas para montar carteira vencedora no longo praso Independente se tem crise se não tem crise se você tá no Brasil se você tá no exterior porque você pode usar essas mesmas regras

para escolher ações lá nos Estados Unidos Como que você pode usar evidências e artigos científicos para você escolher as melhores regras possíveis tudo isso PR Você montar uma carteira de vencedora no longo prazo e aí se você comparar com ibov no mesmo período você vai ter aqui a melhor coisa do mundo por porque você vai ter destruído o índice nesse nesse nesses anos aqui né Breno e se eu fizer com outros indicadores vai ficar bom não vai ficar bom que que vai acontecer n basicamente Pri vocês seg deixa eu fechar aqui o algad que a

gente não vai usar mais ele essa ferramenta aqui que eu vou mostrar para vocês agora é outra ferramenta que está disponível lá dentro do código pai e o que eu fiz aqui o meu objetivo né era basicamente criar uma ferramenta que você clica um botão ela vai ter um formulário e esse formulário aqui ele é para você preencher ele e testar qual quais indicadores você quiser quantos indicadores você quiser quantas carteiras você quiser Enfim então vamos supor quer testar lá 2010 vou pegar até mais antigo esse aqui 0101 2024 0631 que foi quando a gente

terminou né 31 de junho de 2024 ali a carteira dura 21 dias porque a gente tava fazendo teste de um mês corretagem aqui a gente vai botar zero só porque a gente tá testando o mes mesmo modelo Mas você pode adicionar se você quiser quero 10 ativos na carteira que foi o que a gente testou quero 1 milhão de filtros de liquidez e vou testar agora outros dois indicadores eu vou testar o lucro sobre preço conhecidos por vocês né Por preço sobre lucro é um outro indicador de preço Então abre eu não quero usar o

ebtv quero usar o preço sobre o lucro como é que eu será que seria bom seria ruim como que seria essa essa questão a gente vai vir aqui ó ordem decrescente porque a gente quer o maior possível decrescente eu escever isso decre não decre cente e a gente quer aqui o valor de mercado sendo forma crescente né então a gente colocou aqui dois indicadores dentro do nosso formulário O som tá tão ruim assim galera que que aconteceu com o som só para eu entender mesmo Continua ruim ou foi tipo assim durou 10 segundos e já

voltou normal daria para estender a análise até hoje sim daria para estender a base atualiza todos os dias tá tô pegando até Junho aqui porque tem análise fechadinha ali do mês a mês e tal mas você poderia estender até hoje Tá show então você vai ter aqui o valor de mercado o preço sobre o lucro pra gente rodar o nosso modelo tá E aí até perdi o o foco aqui que a gente tava fazendo quando você rodar o modelo que que ele vai que que vai acontecer tá de boa que que vai acontecer ele vai

gerar um relatório que nem a gente fez no último na última aula né então a gente vai ter aqui o valor de mercado o o o preço sobre lucro e ele vai gerar aqui o modelo bonitinho para você com todas as métricas que acontecer com o indicador vai gerar agora né só esperar um pouquinho aqui o o programa deixa Umo enquanto isso eu acho que é quando eu bato aqui na pera aí deixa eu eu botei aqui 2010 e ele tá fora do Range deixa eu preencher de novo botar 2011 2024 06 30 21 0

10 ativos filtro liquidez de 1 Milhão LP decrescente acabei botando ali a data de 2010 e essa essa esses os arquivos que eu baixei não começam um pouco depois de botar aqui bv não valor de mercado é crescente porque eu queria pegar o o mesmo período aqui do do modelo que a gente rodou na aula agora acho que vai pra gente não ter um time frame muito diferente e no tema da diferença de resultado porque a gente pegou período diferentes ao invés de só por causa do indicador diferente agora foi já Então qual é o

objetivo final aqui é basicamente você preencher o formulário Obviamente você vai ter a ferramenta na sua mão para construir fazer outras coisas testar outras coisas etc e a partir disso gerar os modelos que você quiser já rodou aqui ó o o modelinho R roda bem rápido menos de um minuto e aqui ele vai gerar justamente o formulário com todas as informações que você quer então você vai ter aqui o retorno acumulado do modelo que foi 8% então aqui no no nosso modelo que a gente testou aula subiu 1200% tá então o que eu tô mostrando

aqui para vocês é o seguinte o preço sobre lucro foi um indicador pior isso aqui de propósito óbvio né o preço sobre lucro é um indicador pior Então dentro da análise fundamentalista dentro dos indicadores que você pode escolher vão ter indicadores que vão performar melhor vão ter indicadores que vão performar pior então o preço L teve aqui um probleminha né Principalmente ali na no período da Dilma Ó você vê que ele caiu bastante aqui nesse período você vai ter quantas carteiras você teve desde 2012 Então você vai ter aqui 150 carteiras quais carteiras ganharam dinheiro

quais não ganharam dinheiro qual foi o ibov naquele período Qual foi o retorno ao ano do modelo então Perceba o que é muito doido né até o modelo entre aspas ruim que a gente rodou aqui um modelo que a gente botou duas regras simples etc ele rendeu 20% ao ano que é bizarro já né 20% ao ano de rentabilidade nos seus investimentos mas aqui você consegue ver até mais legal né do que o último modelo que eu mostrei para vocês que era um modelo mais de curto prazo 3 anos etc mais operação aqui a gente

consegue ver todas as métricas né no J le Day Como que o modelo foi na pandemia no 2022 aqui greve dos caminhoneiros você consegue ver tudo que aconteceu métricas de risco bem parecido com o relatório que a gente viu na aula passada né retorno ano a ano retorno mês a mês mas agora voltada para essa parte mais de longo prazo escolher indicadores e tudo mais tudo para você ganhar dinheiro então aqui a gente tem janela móvel de retorno para você descobrir ali em quantas janela de 12 meses se eu começasse a investir no modelo aleatoriamente

em um dia e esperar 12 meses qual seria o meu retorno e você tem aqui todos esses dados ao longo do tempo tanto para 12 meses 24 36 meses então toda essa análise aqui você consegue fazer para diferentes indicadores para diferentes mercados usando essas métricas fundamentalistas é uma outra ótica que você vai ter acesso e aí você vai conseguir construir modelos como esse aqui por exemplo ó que eu mostro lá dentro da formação também esse modelo aqui ó subiu 27 esse modelo aqui que tá dentro da formação do código pai você vai encontrar lá dentro

subiu 37% ao ano Então tudo isso para você entender modelo TRS também subiu 38% ao ano Então tudo isso para você entender que tem vários indicadores várias regras que você vai colocar dentro dos sistemas para fazer muito dinheiro na bolsa a partir de diferentes indicadores fundamentalistas e tudo mais e esses modelos aqui ainda sofreram um pouco no be Market que tá acontecendo agora né embora ele tenha dado um uma pernada de alta boa aqui mais ou menos no início do ano passado né então você vai ter aqui rentabilidade 38% ao ano já Considerando o A

pernada de baixa que ele deu no no 2022/2023 se você pegasse na verdade aqui no topo você teria muito mais dinheiro e aí galera só PR você entender né aqui a gente já passou por dois pern duas pernadas de crise só um bull Market E você tá tendo 38% de retorno ao ano isso aqui é surreal porque você mesmo tendo as crises no meio do caminho você Ganhou muito dinheiro não sei se vocês conseguem compreender que que é 38% ao ano vamos lá calculadora como é que tá Pô minha parada bugou calculadora juros compostos deixa

fazer um negócio aqui pronto vamos lá vou começar com zero vou botar R 1.000 tá isso aqui é o modelo mais focado nessa questão de construção de patrimônio longo prazo e tudo mais você vai ter 38% de de retorno anual pelo o período de 14 anos que é o período 114 não né 114 é muito 14 anos que é o período aqui do nosso modelo Não é isso não 12 anos mais ou menos Então vamos calcular aqui então no final você botando R 1.000 por mês nesse modelo aqui ó mesmo com crise mesmo com Dilma

mesmo com não sei o qu mesmo com pacotão de gast isso aí você teria R 1700.000 no final tá R 1700.000 com 144 R investidos ao longo de 12 anos então você vai botar ali R 1000 todo mês guardamos ali ah Breno quero guardar menos faz a simulação com menos R 1000 todo mês você teria quase R 2 milhões deais na conta e mais de R 15.000 de renda passiva todos os meses na renda fixa você quiser vender tudo botar agora dinheiro na renda fixa você teria isso aqui então isso aqui que eu tô mostrando

para vocês é uma máquina de construção de patrimônio no longo prazo Mas como eu falei no início da aula você precisa tomar a decisão de realmente implementar isso construir isso e tudo mais perfeito Então quero que fique claro isso aqui para vocês que isso aqui é o caminho da Vitória basicamente porque você vai basear tudo em dados em estatísticas e realmente você conseguir fazer aí a a roda girar qual o período de revisão da carteira um mês Eduardo perguntou qual essa análise também funciona para criptomoedas sim Eduardo funciona para criptomoedas a gente vai falar isso

na aula número três mas a gente tem essa parte de modelos para criptomoedas também tá e se você quer dar o seu próximo passo direção à modelagem a como implementar isso que modelos são esses aqui que eu tô mostrando para você como eu falei isso aqui tá disponível dentro da formação você pode se inscrever no código pai até domingo você vai ter acesso a todas as ferramentas que eu tô mostrando aqui para você a ferramenta que eu mostrei hoje a ferramenta que eu mostrei na aula passada tá e não só isso você vai ter aqui

ó mais de 20 projetos focados em diferentes lugares do mercado financeiro para você automatizar coisa fazer colheta de dados a galera tava falando hoje no início da aula sobre onde pegar esses dados como pegar esses dados tudo isso tá com projeto dentro do código P você pode pegar balanço lá na cvm você pode pegar dados de cotação na B3 des 1995 você pode fazer tudo isso junto com essa parte de modelo de investimento Tem a parte de Inteligência Artificial que eu nem cheguei a mencionar aqui né e dentro do evento com vocês mas você vai

encontrar lá a rede neural e tudo mais vai encontrar as ferramentas finance e tudo isso na melhor condição de black friday possível porque você vai conseguir e ter a melhor coisa possível a melhor oportunidade para entrar dentro do código pai que a gente nunca fez antes só até domingo tá só até domingo e quanto antes você entrar galera melhor por quê Porque você vai ter ali a oportunidade de já conseguir construir os seus modelos já entender o que que dá dinheiro o que que não dá dinheiro já começar a se proteger já começar a a

a realmente seguir regras vencedoras e começar a ganhar dinheiro de verdade na bolsa não só ficar perdendo não saber o que que tá acontecendo com seus investimentos ficar acompanhando notícia nada disso precisa ser feito é só você seguir os modelos que eu tenho certeza que você vai ganhar dinheiro como eu tô te mostrando aqui programei hoje o modelo junto com você tô mostrando aqui a ferramenta tô mostrando os outros modelos aqui os pdfs e tudo mais tudo isso eu tô tentando te mostrar o caminho da Vitória mas você tem que querer vencer também tem que

ter Querencia que nem eu falei lá no meu Story do Instagram eh outro dia né então aqui você vai ter os projetos vai ter Tod esse Universo de tecnologia disponível para você tá dews base de dados github SQL tudo para você realmente conseguir construir os sistemas que funcionam e ficam na nuvem sem você precisar se preocupar nada do gênero e como eu falei né o código pai ele é muito plural Você pode fazer isso para qualquer escola financeira que você queira então ah Breno eu faço análise técnica Ah eu faço análise fundamentalista Ah eu quero

ter uma parte da minha carteira em risco né super risco lá super alavancado e outra parte eu quero pegar o lucro dessa dessa parte que tá alavancada com risco e Quero botar numa parte mais conservadora uma carteira mais de longo prazo escolhendo fundamentos de empresas tudo isso você vai encontrar lá dentro do absoluto zero Então você consegue tanto ganhar dinheiro com análise fundamentalista como eu acabei de falar aqui para você qu essa parte de análise técnica operando futuro cripto na próxima aula a gente vai falar bastante sobre essa parte de cripto modelo de cripto e

de novo não vai ficar gravado tá as aulas saindo ar no domingo e a condição do código pai também perguntou tem algo sobre Fi sim Lucas você pode fazer Factory investment para Fi a gente tem dados de fundos imobiliários dentro da nossa base de dados e principalmente essa análise de indicadores aqui que a gente fez e essa ferramenta que eu tô te mostrando aqui ela pode ser utilizada para fundo imobiliário para você escolher baseado em preço sobre valor patrimonial dividend yield coisas do gênero essa carteira considera somente lucro quando vende ativos e atualiza a carteira

ou prejuízo também pega lucro e prejuízo Diego se você vender com o lucro vai contabilizar idade positiva se você meer com prejuízo vai contabilizar rentabilidade negativa mais alguma dúvida galera ou espero vocês na próxima aula Falem comigo pra gente falar sobre Bitcoin modelinho de Bitcoin criptomoeda Como que você pode usar tecnologia para investir em cripto Afinal você pode criar regras vencedoras para qualquer classe de ativo qualquer time frame né importa tá E não deixa não esquece de deixar o like na Live se inscrever no canal porque isso vai me fazer muito feliz também show então

galera muito obrigado pela presença espero vocês no domingo o horas da noite espero que tenham gostado da aula de hoje e espero que também consigam entender esteja ainda mais claro como você vai usar modelos para ganhar dinheiro nos seus investimentos e fazer esse tipo de coisa aqui ó no seu patrimônio tá é isso aqui que a gente tem que buscar no longo prazo ó vamos que vamos ui