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Curso • Intermediário

Python para dados financeiros

Domine um fluxo reproduzível em Python para coletar, auditar, transformar, visualizar e comparar séries financeiras em notebooks práticos.

10 aulas3h44minPlano: FREE
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Materiais complementares

Comece pela jornada completa

Assista antes da primeira aula. O vídeo apresenta a jornada de Python para ciência de dados financeiros e conecta ambiente, dados, modelagem, validação e automação.

Vídeo de abertura • 9 min

Módulo 1 • Preparação

Ambiente e fluxo de trabalho

Objetivo da aulaOrganizar um notebook reproduzível para análise financeira.

Visão inicial

Um notebook reúne explicações, código e resultados em uma sequência que pode ser repetida.

Comece importando apenas as bibliotecas necessárias e registre a fonte e o período dos dados.

Executar as células na ordem correta evita resultados dependentes de estados antigos do ambiente.

Ponte de fundamentos

Vocabulário essencial antes de avançar

Base rápida para acompanhar a aula

Curso intermediário não deve significar explicação incompleta. Se algum termo abaixo for novo, explore-o antes de seguir.

01

Variável

Nome que guarda um valor na memória.

ATIVO = "PETR4"

Ao final desta aula, você será capaz de

1Organizar um notebook reproduzível2Separar parâmetros, processamento e resultados3Reconhecer dependências ocultas entre células

Leitura aprofundada

Entenda antes de automatizar

Conceito + contexto financeiro
01

Do script improvisado ao experimento reproduzível

Uma análise financeira não termina quando o gráfico aparece. Ela precisa deixar rastros suficientes para que outra pessoa — ou você mesmo no futuro — consiga reconstruir o resultado. Isso inclui pergunta, fonte, período, versão dos dados, bibliotecas e decisões de tratamento.

A ordem recomendada é: objetivo e hipótese; imports; parâmetros; coleta; validações; transformação; análise; conclusão e limitações. Essa separação reduz o risco de alterar uma variável no meio do notebook e esquecer de executar uma etapa anterior.

Teste de qualidade: reinicie o ambiente, execute todas as células e confirme que o resultado é o mesmo.
02

Estado, escopo e dependências

Notebooks mantêm objetos na memória. Por isso, uma célula pode funcionar mesmo quando o código que criou a variável foi apagado. O número de execução das células ajuda a detectar esse problema, mas o melhor diagnóstico continua sendo executar o documento do zero.

Parâmetros de pesquisa devem ficar concentrados no início. Símbolos, datas, frequência e caminhos não deveriam estar espalhados pelo código. Essa disciplina torna comparações mais rápidas e evita resultados misturados entre experimentos.

Infográfico interativo

Do dado à decisão, etapa por etapa

Leia da esquerda para a direita
Pergunta de controleOutra pessoa conseguiria repetir sua análise sem perguntar o que você fez?

Roteiro prático

Teoria, demonstração e código

Como construir uma análise que continue funcionando quando o notebook for aberto novamente?

  • 7 minConceitos
  • 5 minDemonstração
  • 9 minPrática guiada
  • 5 minDesafio

Base conceitual

Antes de executar

3 conceitos
01

Notebook é um documento executável

Células Markdown registram pergunta, fonte, período e decisões. Células de código executam o protocolo. O resultado deve ser compreensível mesmo meses depois.

02

Estado e ordem de execução

Uma variável pode permanecer na memória mesmo após sua célula ser alterada. Reiniciar o ambiente e executar tudo do início ao fim é o teste mais simples de reprodutibilidade.

03

Dependências e versões

Python, pandas e bibliotecas de coleta evoluem. Registrar versões reduz diferenças entre computadores e ajuda a diagnosticar resultados inesperados.

Notebook guiado

Primeiro notebook financeiro

Python + pandas

Organize imports, parâmetros e metadados antes de trabalhar com os dados.

notebook.ipynb
import sys
import pandas as pd
import numpy as np

ATIVO = "PETR4"
INICIO = "2021-01-01"
FIM = "2025-12-31"

print(f"Python: {sys.version.split()[0]}")
print(f"pandas: {pd.__version__}")
print({"ativo": ATIVO, "inicio": INICIO, "fim": FIM})
Saída esperada
Python: 3.x.x
pandas: 2.x.x
{'ativo': 'PETR4', 'inicio': '2021-01-01', 'fim': '2025-12-31'}
  • Parâmetros em maiúsculas ficam visíveis e fáceis de alterar.
  • Imports agrupados evitam dependências escondidas.
  • A versão exata será a instalada no ambiente do aluno.

Clínica de erros

Aprenda também quando o código falha

SintomaNameError ao executar uma célula
Causa provável

A variável foi criada em uma célula que ainda não foi executada.

Como corrigir

Reinicie o ambiente e use Executar tudo para localizar a dependência fora de ordem.

Desafio da aula

Ficha de reprodutibilidade

Crie a abertura de um notebook para comparar PETR4 com o IBOV.

  1. 1

    Escreva a pergunta em Markdown.

  2. 2

    Crie parâmetros para ativos e período.

  3. 3

    Registre versões de Python, pandas e NumPy.

  4. 4

    Reinicie e execute todas as células.

Critério de sucessoO notebook executa do início ao fim sem depender de células antigas.

Vídeo visual autoral

Assista ao conceito ganhar movimento

Produção própria • legendado
CDMF LAB1 / 5
Problema

Funciona apenas na sua tela

Variáveis antigas e células fora de ordem escondem dependências.

Use os pontos para avançar no seu ritmo. Não há conteúdo de terceiros.

Leitura orientada do código

Não apenas copie: entenda os blocos

2 etapas
1PreparaçãoATIVO = "PETR4"

Define os objetos e valores de entrada usados no experimento.

2Construçãoconfiguracao = {"ativo": ATIVO, "inicio": INICIO, "fim": FIM}

Organiza a estrutura sobre a qual os cálculos serão executados.

Laboratório executável

Auditoria de reprodutibilidade

Python real no navegador

Execute, altere o ativo e observe como uma única célula de parâmetros controla toda a saída.

célula_python.py
Saída
Clique em Executar para iniciar o laboratório.
Edite valores, execute novamente e compare as saídas.
Resultado esperado

A saída deve listar os três parâmetros sem erros.

Questão para reflexão

Quais valores do seu projeto atual ainda estão escritos diretamente no meio do código?

Continue aprendendo

Os próximos módulos estão nos planos Plus e Pro.

Desbloqueie risco, filtros, construção de rankings e leitura crítica dos resultados.

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