Dados sobre Inflação usando Python

Inflação é um aumento geral e continuado dos preços de bens e serviços. Isso pode ser causado por vários fatores, como aumento da oferta de dinheiro, aumento dos custos de produção, ou aumento da demanda por bens e serviços. A inflação pode ter efeitos negativos na economia, como a redução do poder de compra da moeda e aumento dos custos de produção para as empresas.

O que é o IPCA?

O Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) é o principal indicador de inflação no Brasil. Ele mede a variação mensal dos preços de bens e serviços consumidos pelos brasileiros, incluindo alimentação, saúde, transporte, educação, vestuário, entre outros. O IPCA é calculado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e é utilizado como referência para a meta de inflação estabelecida pelo Banco Central do Brasil.

O IPCA é calculado com base em preços coletados em uma amostra de estabelecimentos e domicílios de todas as regiões do país. Ele é ponderado de acordo com a importância relativa dos diferentes itens na cesta de consumo das famílias, de acordo com pesquisas de orçamento familiar. O IPCA é atualizado mensalmente e é utilizado para avaliar o desempenho da economia e para tomar decisões sobre políticas monetárias e fiscais.

O IPCA acumulado nos últimos 12 meses

Relação entre Inflação e PIB

O Produto Interno Bruto (PIB) e a inflação estão relacionados de várias maneiras. O PIB é uma medida da produção econômica de um país e a inflação é uma medida do aumento dos preços.

Curva de Juros em Python

A curva de juros mostra o rendimento que um investidor espera ganhar se emprestar seu dinheiro por um determinado período de tempo.

Com a curva de juros é possível projetar visualmente a tendência da evolução dos juros com o passar dos anos, conforme as condições atuais de mercado.

Desse modo é possível visualizar as diferentes taxas para os múltiplos vencimentos em um único gráfico.

Quem é responsável por calcular a curva de juros?

No Brasil, a instituição responsável por calcular a curva de juros à vista é a Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais ANBIMA.

Qual é a finalidade da curva de juros?

Cabe frisar que a curva de juros considera o comportamento dos juros em relação ao período. Isto é, ela realiza previsões dos rendimentos em investimentos, empréstimos, etc. Isso permite mitigar os riscos envolvidos em cada aplicação financeira.

Por exemplo, uma curva de juros normal se inclina para cima e para a direita à medida que os rendimentos aumentam com o vencimento. Isso indica que as condições de mercado e a economia estão saudáveis e funcionando normalmente, o que permite que os investidores escolham ativos cuja rentabilidade esteja atrelada a juros maiores.

Por outro lado, também é possível que a previsão relacionada à curva de juros não seja otimista. Quando as taxas para prazos mais curtos são mais altas do que aquelas para prazos mais longos,temos uma curva de juros invertida.

Nesse caso, a curva de juros se inclina para baixo e para a direita. Isso pode indicar uma recessão ou um mercado em baixa, podendo sofrer quedas prolongadas nos preços e nos rendimentos dos títulos.

Exemplo usando Python

# Instalando e importando as bibliotecas necessárias

!pip install --upgrade pip
!pip install holidays
!pip install workalendar 

from datetime import datetime, date, timedelta
from workalendar.america import Brazil

import requests
from time import sleep
from requests import ConnectTimeout, ReadTimeout
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

import numpy as np
from io import StringIO

import holidays
import urllib3
urllib3.disable_warnings()

Relatório Focus em Python

O Relatório Focus resume as estatísticas calculadas considerando as expectativas de mercado coletadas até a sexta-feira anterior à sua divulgação. Ele é divulgado toda segunda-feira. O relatório traz a evolução gráfica e o comportamento semanal das projeções para índices de preços, atividade econômica, câmbio, taxa Selic, entre outros indicadores. As projeções são do mercado, não do BC.

Expectativas de mercado

As famílias e as empresas tomam suas decisões com base na situação atual e no que acreditam que pode acontecer. Quanto será cobrado pelo aluguel em sua renovação? Nos próximos meses, o preço dos alimentos cairá ou não? A mensalidade da escola particular será reajustada? O custo dos financiamentos irá diminuir ou aumentar?

Para responder a essas dúvidas, é importante que a sociedade tenha conhecimento do que se espera na economia. Grandes agentes de mercado, como bancos, consultorias, corretoras e distribuidoras possuem em suas instituições áreas dedicadas à pesquisa macroeconômica, que dentre outras coisas elaboram projeções sobre o cenário que esperam para a economia. A essas projeções chamamos expectativas econômicas.

É a partir das expectativas que as famílias tomam decisões de gastar ou poupar, que as empresas resolvem investir ou não e que os mercados, de uma forma geral, definem seus preços.

O monitoramento sistemático das expectativas que o mercado tem sobre preços e atividade econômica é de grande relevância para as decisões de política monetária. Para tanto, o BC coleta diariamente projeções de cerca de 140 bancos, gestores de recursos e outras instituições (empresas do setor real, distribuidoras, corretoras, consultorias etc.) e publica semanalmente o Relatório Focus, um resumo das estatísticas calculadas com base nas informações prestadas nos 30 dias anteriores à data a que se refere.

Além de serem utilizadas pelo Banco Central para as decisões de política monetária, as expectativas econômicas da Pesquisa Focus são úteis para que empresas e cidadãos possam planejar suas ações de curto, médio e longo prazos.

Exemplo usando python-bcb

python-bcb é uma interface em Python estruturada para obter informações da API de dados abertos do Banco Central do Brasil. Com esta biblioteca vamos gerar os mesmos gráficos de expectativa de mercado apresentados no relatório. Nestes exemplos vamos trabalhar com os dados de SELIC e IPCA.

# Instalando e importando as bibliotecas necessárias

!pip install python-bcb

from bcb import Expectativas
from matplotlib import pyplot as plt

import seaborn as sns
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import pandas as pd

Teoria de Dow

A Teoria de Dow nada mais é do que a base da análise técnica tradicional.

Um pouco de história

Em 1887, o jornalista norte-americano Charles Henry Dow chamou a atenção de Wall Street para a análise técnica. Sem se acomodar com a criação do Dow Jones Industrial Average, um dos principais índices da renda variável global, e do Wall Street Journal, referência em informações financeiras, Dow começou a monitorar o movimento das ações.

Com 49 anos, em 1900, elaborou as primeiras incursões estatísticas sobre a existência de ciclos no mercado de capitais. Com um olhar mais atento aos dados, formulou o modelo de três tendências. A original, de prazo mais longo, foi batizada como primária, decomposta em uma secundária e terciária.

Aos 51 anos de idade, Dow falece e deixa para seus filhos a tarefa de organizar os escritos catalogados durante o período de estudo. A prole aceitou o desafio e apresentou ao mercado os princípios básico da Teoria de Dow:

1º - O mercado realiza três movimentos

De acordo com os estudos de Dow, o mercado acionário pode ser dividido em três tendências, sendo:

• Primária: está é a principal tendência de um gráfico, conhecida como de longo prazo. Tem duração mínima de um ano, considerando a periodicidade diária até mensal, e costuma representar 20% de alta (bull market) ou baixa (bear market) dos preços.
• Secundária: representa a interrupção temporária da tendência primária, ou seja, uma fase de correção da tendência principal (médio prazo). Por definição, é o momento quando os swing traders entram no mercado, em busca de oscilações semanais (três semanas até três meses). Segundo Dow, corrige 33% até 66% de todo movimento da Primária.
• Terciária: seguindo tal lógica, consiste na parada temporária da tendência secundária. Esta tem duração de poucos dias até três semanas (curtíssimo/curto prazo), acompanhada, principalmente nos gráficos de intraday, do gosto de swing traders mais agressivos e dos day traders.

2º - A tendência primária é composta por três fases

Pela teoria, a tendência principal do mercado obedece a uma lógica de comportamento, relacionada diretamente ao psicológico do trader. Em uma tendência de alta primária, as três fases são representadas por:

• Acumulação: é a fase de entrada dos insiders, por saberem que os preços estão subvalorizados em relação seu potencial teórico. Neste período, não há incremento substancial de volume, mas é possível verificar uma congestão entre uma faixa de preço. As notícias pessimistas ainda dominam o mercado, trazendo receios aos investidores.
• Início da tendência: com a volta da força compradora, os indicadores técnicos começam a sair dos níveis sobrevendidos, assim como topos e fundos vão sendo formados. Neste ponto, grafistas e trend followers vão às compras, elevando o volume e iniciando a tendência de alta do mercado. O grande público vende a qualquer movimento favorável dos preços, trazendo maior volatilidade.
• Estouro da tendência: após a pressão compradora dos insiders e dos especialistas, o mercado inicia um rali de alta, o qual a massa de investidores não quer perder. É neste momento que há o estouro da tendência de alta, com os preços e volume avançando consideravelmente. Neste meio tempo, insiders e analistas começam pensar em liquidar suas posições em vista da valorização exagerada do mercado, dando início à tendência de baixa.

Em uma tendência de baixa, as fases seguem a seguinte lógica:

• Realização: depois do estouro da tendência, os preços alcançam níveis históricos, tentando insiders e analistas. Como a demanda ainda é alta, as ofertas de venda vão sendo finalizadas gradualmente.
• Pânico: O peso das posições vendidas dos profissionais do mercado, que só aumenta à medida que importantes suportes vão sendo perdidos, começa influenciar na tendência secundária, gerando um sinal de alerta. Neste momento, grafistas e trend followers estão majoritariamente vendidos, ao mesmo tempo em que não se encontram grandes players na ponta da compra e a tendência primária reverte, trazendo pânico. A partir deste ponto, o volume cresce consideravelmente, e a queda, antes gradual, ganha muita velocidade.
• Desaceleração: após recuar forte, entrando até na fase de bear market, o mercado perde muito volume, já que a maioria dos investidores liquidou sua posição ou esqueceu que está posicionado para não contabilizar o prejuízo durante o período. Como uma inércia natural, os preços vão recuando vagarosamente, até estabilizarem, iniciando, novamente, uma fase de acumulação.

3º - Os preços descontam tudo

Segundo Dow, os impactos de informações corporativas e econômicas são incorporadas imediatamente pelo preço.

4º - As médias devem se confirmar

Quando Dow elaborou seus princípios, a economia norte-americana era fomentada basicamente pela atividade industrial, um dos motivos qual criou o Dow Jones Industrial Average. Como o indicador era a média ponderada das empresas do setor industrial, nada mais óbvio que acompanhar o desempenho do índice para nortear os investimentos em bolsa.

Entretanto, basear-se somente na performance da indústria para traçar um cenário de tendência não era algo convincente para Dow, havendo a necessidade de outro parâmetro para comparação. Sendo a indústria o carro-chefe da economia dos EUA, o jornalista chegou em uma conclusão: se o lucro do setor industrial está crescendo, estão produzindo mais; se estiverem produzindo mais, há necessidade direta de transportar o produto.

A partir desta lógica, Dow começou utilizar o Dow Jones Transportation Average – outra criação sua – para avaliar suas operações, uma vez que representava a média das principais empresas de transportes da época. Se os dois índices acionários estivessem apontando para a mesma direção, havia uma tendência de alta/baixa consistente no mercado, saudável de ser operada. Uma divergência deveria ser encarada como um alerta para uma mudança da tendência vigente.

Com base neste conceito de que as médias são uma referência confiável da percepção do mercado, gerou-se o princípio de que “as médias descontam tudo”, uma vez que refletem as convicções de todos os players. Desde então, as médias móveis invadiram os setups dos trades e até hoje são utilizadas com frequência como parâmetro de suporte e resistência, além da velha conhecida estratégia de cruzamento das médias.