Entenda a revolução do Python para Finanças no mundo dos negócios e o porquê usá-la!

As instituições financeiras têm evoluído cada vez mais tecnologicamente, por isso as velhas planilhas estão sendo aposentadas, dando espaço a uma ferramenta de maior organização: o Python. Nas finanças, ele auxilia naotimização de tempo para coleta de informação e automatiza tarefas cotidianas.

Vale ressaltar que a tecnologia e inovação trazem uma velocidade para as operações que pode fazer muita diferença na competitividade de uma organização, ainda mais com tantas informações. Com isso, muitas companhias têm utilizado Python para controlar suas finanças.

De acordo com a pesquisa HackerRank 2018 Deveolper Skills Report, Python está entre as três linguagens de programação mais populares para aplicação em serviços financeiros. Por isso, ela está entre as linguagens mais procuradas pelos bancos.

Por conta dessa relevância em diversos ambientes profissionais, nesse artigo, vamos te mostrar quais as diferentes aplicações possíveis que as instituições realizam com Python para finanças e qual a relevância no mercado.

Fique ligado nos conteúdos que vamos abordar por aqui:

• Como usar o Python no mundo das Finanças?
• Python e o mercado;
• 5 aplicações do Python para Finanças.

Vamos lá!

Como usar o Python no mundo das Finanças?

O domínio de Python para finanças se tornou uma das habilidades mais procuradas, grandes instituições dessa área, como, por exemplo, bancos e companhias de seguro, procuram programadores com especialização nessa linguagem.

Se comparada com outras linguagens utilizadas por analistas financeiros, como VBA no Excel, Python é muito mais simples de aprender. Além disso, também conta com diversos frameworks e bibliotecas que auxiliam na programação.

É claro que para tarefas muito complexas, é necessário utilizar linguagens e tecnologias mais avançadas. Entretanto, Python é bastante poderosa e pode lidar tranquilamente com as tarefas do dia a dia de trabalho.

Por ter uma e fácil de entender, o desenvolvimento de aplicações é muito rápido. Por isso, é ideal para resolver as tarefas e demandas que aparecem, resolvendo rapidamente os problemas e construindo o software necessário.

Ao mesmo tempo, isso reduz a quantidade de erros no código, o que é muito importante no desenvolvimento de produtos para uma indústria tão séria quanto o mercado financeiro.

Todas essas características tornam ideal o Python para finanças. Ela resolve problemas complexos facilmente, de maneira eficaz e rápida. Essa velocidade e assertividade são muito importantes em um mercado como o de ações, onde existem mudanças a todo momento.

Por isso, ela também é utilizada para criar estratégias de compra e de venda de ações automaticamente, utilizando a análise de dados e com a ajuda de frameworks como Flask e Django. Outras ferramentas como Scipy, Numpy e Matplotlib também permitem criar programas sofisticados nesse sentido.

Python e o mercado

Python é uma linguagem de programação versátil, que tem se tornado muito popular na data science e para a análise de dados. Empresas ao redor do mundo todo estão utilizando Python para reunir e tratar as informações de que precisam.

Ela é uma linguagem fácil de se programar e implementar, tornando-a perfeita para aplicações em diversos serviços e setores. Com ela é possível construir aplicativos, sites, jogos, além da famosa inteligência artificial, o limite fica na sua imaginação1

Sendo assim, não seria uma surpresa esta ferramenta acabar se popularizando e tomando o lugar de outras, como talvez até o próprio Excel!

Isto não é uma suposição e sim um fato! Segundo o Exame, a carreira de programador cresce mais de 30% só no Brasil, e entre as linguagens usadas pelos mesmos, Python é a de maior peso.

Então, fica claro a sua capacidade e importância quando vemos que cerca de 80% dos serviços de back-end do Spotify são organizados por essa linguagem.

5 aplicações do Python para finanças

Agora, voltando para a área de finanças, vamos ver algumas aplicações práticas de Python neste setor:

1. Download de cotações de ações da Bolsa de Valores

Podemos utilizar a linguagem para automatizar o processo de análise das ações. Uma tarefa relativamente simples é fazer o das ações em um período específico: no dia, no mês ou ainda no período de meses e de anos.

Pode parecer rudimentar, mas isso é a base para realização de tarefas mais complexas, como criar algoritmos de inteligência artificial para analisar automaticamente essas informações coletadas.

2. Análise dos principais indicadores de ações

Python é muito utilizada para a matemática financeira, ou seja, soluções que processam e analisam grandes quantidades de dados financeiros. Algumas bibliotecas simplificam o processo de visualização das informações e permitem realizar cálculos estatísticos sofisticados.

Graças a outras bibliotecas como Scikit e PyBrain, que transformam Python em uma linguagem ótima para criar algoritmos demachine learning, podemos fazer análises e previsões sobre os principais indicadores de ações, ajudando a elaborar uma estratégia de trading.

3. Criação de gráficos

O valor de uma ação varia no tempo, conforme ela valoriza ou não. Essa valorização depende de muitos outros fatores de mercado e da própria empresa.

Tendências, lucro e prejuízo, dívidas, escândalos: todas essas são variáveis que podem derrubar ou aumentar o preço de uma ação.

Esse comportamento de uma ação ao longo do tempo pode ser uma informação valiosa para uma análise preditiva do valor de uma empresa no futuro.

Isso é feito por meio de uma verificação de tendência, que reflete no valor do ativo, e da identificação de resistências (valores limites) e suportes (valores mínimos).

Utilizando Python, podemos montar gráficos estilizados para cada uma das ações ou para a variação de um índice, como o IBOVESPA. Existem diversas bibliotecas que dão suporte nesse sentido como Pandas, Scikit e Matplotlib.

4. Cálculo do risco e do retorno de ações individuais

O mercado de ações gera diversos tipos de informações que requerem análises. É exatamente por isso que Python para finanças é tão bom: podemos utilizá-lo para criar programas que identificam as melhores estratégias de trading e oferta de ações.

Os algoritmos podem fazer análises preditivas sobre as condições de mercado. Podemos criar programas sofisticados, que incorporam diversos indicadores sobre uma determinada ação no código, calculando o risco de compra e possibilidade de retorno de cada ação.

Os indicadores já são calculados por instituições financeiras, e podemos utilizá-los como variáveis dentro do algoritmo, ou ainda, podemos criar códigos para fazer o cálculo desses mesmos indicadores.

5. Construção de um portfólio otimizado de ações

A partir de todas as outras aplicações que citamos, você pode criar sua carteira de ações otimizada. A utilização de Python para finanças possibilita a escolha de ativos que vão trazer maiores rendimentos, auxiliar na decisão de comprar, ou não investir em uma ação.

Como esse mercado é muito volátil e varia rapidamente, a utilização dessa linguagem ajuda muito na formação da carteira personalizada de ações, reunindo os dados e trazendo maior confiabilidade para as escolhas, através de análises bem fundamentadas.

Domine a linguagem Python!

Neste artigo, você aprendeu como é possível fazer uso do Python na área de finanças e como ele pode ser um diferencial nas suas análises.

Entretanto, para você continuar sua trajetória de programação no mercado financeiro, é preciso que você domine perfeitamente essa ferramenta.

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