Python para Análise de Dados

Introdução ao Python para Análise de Dados

Python se tornou a linguagem de referência para análise de dados e ciência de dados. Neste post, vou compartilhar como uso Python para análise de dados de mercado.

Bibliotecas Essenciais

• Pandas: Manipulação e análise de dados
• NumPy: Computação numérica
• Matplotlib: Visualização de dados
• Scikit-learn: Machine Learning

Exemplo Prático

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

# Carregar dados de preços
df = pd.read_csv('precos_forex.csv')

# Calcular médias móveis
df['MA20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
df['MA50'] = df['close'].rolling(window=50).mean()

# Plotar gráfico
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['date'], df['close'], label='Preço')
plt.plot(df['date'], df['MA20'], label='MA 20')
plt.plot(df['date'], df['MA50'], label='MA 50')
plt.legend()
plt.show()

Aplicações no Trading

Python é excelente para:

• Análise técnica automatizada
• Backtesting de estratégias
• Análise fundamentalista
• Criação de indicadores personalizados

Conclusão

Python oferece uma combinação poderosa de simplicidade e funcionalidade para análise de dados de mercado. É uma ferramenta essencial para qualquer trader que queira automatizar suas análises.