Processando Dados Fundamentalistas do StatusInvest

ciencia de dados, investimentos  · 

Já fizemos um tutorial onde obtemos os dados de uma planilha fornecida pela empresa EQI (http://eqi.com.br), a planilha em questão foi criada com base nos dados obtidos no StatusInvest e melhorado de forma, por exemplo, a conter detalhes como Setor e SubSetor no qual pertence o ativo. Porém, faremos aqui, com o intuito de apenas acelerar a obtenção e ampliar as possibilidades, já que nosso intuito é educacional e quanto mais formas de obtenção de dados forem apresentadas melhor, pois o aprendiz pode somar tais informações construindo um leque maior de conhecimento.

Caso ainda não tenha feito as práticas do tutorial “Processando Planilha Eu Quero Investir (EQI) faça-o primeiro, pois cada tutorial complementa o conhecimento de forma a ser usado no seguinte.

É importante destacar que a planilha da EQI vem com os dados ampliados e atualizados, pois possui fórmulas que obtêm, por exemplo, o valor de mercado do ativo em tempo real, com pequeno atraso. Já outros dados precisam ser atualizados copiando e colando do site StatusInvest.

Num tutorial futuro será apresentado como unirmos os Dataframes e criando um super DataFrame com todas as informações correlacionadas. Alem deste, será feitos tutoriais com base em estudos feitos em livros como “A Fórmula Mágica” de Joel Greenblatt

Executando os comandos e dependências

No tutorial onde apresentamos como obter os dados da planilha do site EQI, apresentamos as dependências que iremos trabalhar no decorrer, em resumo você deve ter os módulos a seguir instalados:

Obtendo os dados no site

Obter dados diretamnte no site StatusInvest é simples, basta seguir a URL abaixo com a função req.get(url) do módulo requests, assim, os dados para uma analise fundamentalistas de todas as ações serão retornados em formato JSON, similar a um Dicionário do Python, sendo muito simples de ser convertido para um DataFrame.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

url_si = 'https://statusinvest.com.br/category/advancedsearchresult?search=%7B%22Sector%22%3A%22%22%2C%22SubSector%22%3A%22%22%2C%22Segment%22%3A%22%22%2C%22my_range%22%3A%220%3B25%22%2C%22dy%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22p_L%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22p_VP%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22p_Ativo%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22margemBruta%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22margemEbit%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22margemLiquida%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22p_Ebit%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22eV_Ebit%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22dividaLiquidaEbit%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22dividaliquidaPatrimonioLiquido%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22p_SR%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22p_CapitalGiro%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22p_AtivoCirculante%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22roe%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22roic%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22roa%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22liquidezCorrente%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22pl_Ativo%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22passivo_Ativo%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22giroAtivos%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22receitas_Cagr5%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22lucros_Cagr5%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%2C%22liquidezMediaDiaria%22%3A%7B%22Item1%22%3Anull%2C%22Item2%22%3Anull%7D%7D&CategoryType=1'
headers_si = { 'accept': '*/*',
      'accept-language': 'en-US,en;q=0.9,pt-BR;q=0.8,pt;q=0.7,es-MX;q=0.6,es;q=0.5',
      'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
      'x-requested-with': 'XMLHttpRequest',
      'sec-ch-ua': '" Not;A Brand";v="99", "Google Chrome";v="97", "Chromium";v="97"',
      'sec-ch-ua-mobile': '?0',
      'sec-ch-ua-platform': '"macOS"',
      'sec-fetch-dest': 'empty',
      'sec-fetch-mode': 'cors',
      'sec-fetch-site': 'same-origin',
      'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'}
import requests as req 

response = req.get(url_si, headers = headers_si)
resp_json = response.json()

O código acima é autoexplicativo, mas vamos aprofundar um pouco, temos uma query que foi feito ao servidor da StatusInvest e retorna um resultado JSON e é um Dicionário. As duas primeiras variáveis contém a URL (url_si)e o Header (header_si) respectivamente para identificar o caminho da requisição e o cabeçalho a ser usado para simular uma requisição via Google Chrome em um Mac. Em seguida é feito a requisição e essa deposita o resultado obtido no formato JSON na variável resp_json.

Convertando para Dataframe

Como o conteúdo retornando está no formato JSON é práticamente como um dicionário, basta passa-lo diretamente para o pandas, que ele cuidará de como criar o DataFrame.

1
2

import pandas as pd
df_si = pd.DataFrame(resp_json)

Ajustando os nomes das colunas para um formato padrão

Pronto, temos o DataFrame para usarmos e fazermos nossa analise fundamentalista, porém vamos fazer ainda alguns ajustes para que fique compátivel com outros dataframes que usaremos no futuro e de outras fontes.

Para mantermos um padrão dos nomes das colunas faremos uma correção dos nomes retornados com o código a seguir:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41

col_dic_si = { \
"companyId": "Company ID",
"companyName": "NOME DA EMPRESA",
"price": "PREÇO DO ATIVO",
"valorMercado": "VALOR DE MERCADO",
"dy": "DIVIDEND YELD",
"p_L": "P/L",
"p_VP": "P/VP",
"p_Ebita": "P/EBITDA",
"p_Ebit": "P/EBIT",
"p_SR": "PSR",
"p_Ativo": "P/ATIVO",
"p_CapitalGiro": "P/CAP. GIRO",
"p_AtivoCirculante": "P/ACL",
"pl_Ativo": "PL / ATIVO CIRC.",
"ev_ebitda": "EV/EBITDA",
"ev_ebit": "EV/EBIT",
"lpa": "LPA",
"vpa": "VPA",
"peg_Ratio": "PEG Ratio",
"dividaliquidaPatrimonioLiquido": "DIV. LIQ. / PATRI.",
"dividaliquidaEbitda": "DIV. LIQ. / EBITDA",
"dividaLiquidaEbit": "DIVIDA LIQUIDA / EBIT",
"patrimonio_ativo": "PATRIMONIO / ATIVOS",
"passivo_Ativo": "PASSIVOS / ATIVOS",
"liquidezCorrente": "LIQ. CORRENTE",
"liquidezMediaDiaria": "LIQ. MEDIA DIARIA",
"margemBruta": "MARGEM BRUTA",
"margemEbitda": "MARGEM EBITDA",
"margemEbit": "MARGEM EBIT",
"margemLiquida": "MARG. LIQUIDA",
"roe": "ROE",
"roa": "ROA",
"roic": "ROIC",
"giroAtivos": "GIRO ATIVOS",
"receitas_Cagr5": "CAGR RECEITAS 5 ANOS",
"lucros_Cagr5": "CAGR LUCRO 5 ANOS" 
}

df_si.rename(columns=col_dic_si)
df_si.set_index(keys="ticker", drop=True, inplace=True)

Primeiro definimos um dicionário onde mapeamos os nomes antigos das colunas para os novos nomes. Então aplicamos no DataFrame através da função rename e finalmente usamos a coluna ticker como indice do dataframe.

Conclusão

Já temos o dataframe pronto para ser usado em nosso próximo artigo, caso não tenha ainda seguido os passos para obter os dados da planilha da Agencia EQI sugiro que também o faça pois deixarei o desafio para você unir os dois dataframes construindo um Dataframe mais completo.

O nosso próximo artigo ensinará como obter informações fundamentalistas de ambos os DataFrames, seja o obtido com a planilha da Agencia EQI ou diretamente no site da StatusInvest.

Referências