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Olá a todos, bem-vindos ao nosso tutorial de hoje, onde vamos explorar o emocionante mundo da análise financeira utilizando Python. Hoje, vamos focar-nos no Ethereum, uma das criptomoedas mais populares, e vamos utilizar alguns conceitos estatísticos chave: o desvio padrão e a distribuição normal.

Vamos começar com uma breve introdução a estes conceitos.

O desvio padrão é uma medida da quantidade de variação ou dispersão de um conjunto de valores. Um baixo desvio padrão indica que os valores tendem a estar próximos da média do conjunto, enquanto um alto desvio padrão indica que os valores estão dispersos numa gama mais ampla.

Por outro lado, a distribuição normal, também conhecida como curva de sino, é uma função que representa a distribuição de muitos conjuntos de dados na natureza e na sociedade, incluindo finanças.

Agora, vamos ver como podemos usar Python para obter os dados do Ethereum, calcular o desvio padrão e gerar uma distribuição normal. Para isso, vamos utilizar a biblioteca yfinance, que nos permite extrair dados financeiros do Yahoo Finance, e as bibliotecas numpy e scipy para os nossos cálculos e análises estatísticas.

Primeiro, precisamos de obter os dados do Ethereum.

Importamos as bibliotecas necessárias

import yfinance as yf

import numpy as np

from scipy.stats import norm

Baixamos os dados do Ethereum

eth_data = yf.download('ETH-USD', start='2020-01-01', end='2023-12-31')

Depois, podemos calcular o desvio padrão destes dados.

Calculamos o desvio padrão dos preços de fecho

eth_std = np.std(eth_data['Close'])

print('Desvio padrão dos preços de fecho do Ethereum: ', eth_std)

Além disso, podemos ajustar os nossos dados a uma distribuição normal.

Ajustamos os dados a uma distribuição normal

mu, std = norm.fit(eth_data['Close'])

print('Média: ', mu)

print('Desvio padrão: ', std)

Por fim, podemos gerar uma distribuição normal a partir dos nossos dados e visualizá-la.

import matplotlib.pyplot as plt

Geramos uma distribuição normal

data_normal = np.random.normal(mu, std, 10000)

Criamos um histograma para visualizar a distribuição

plt.hist(data_normal, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

plt.show()

E aí está, uma introdução básica sobre como você pode usar Python para realizar uma análise financeira do Ethereum utilizando o desvio padrão e a distribuição normal. Esperamos que este tutorial tenha sido útil para você, e lembre-se, você sempre pode aprofundar mais nesses conceitos e explorar outras bibliotecas e ferramentas Python para suas análises financeiras. Até a próxima!