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Criando um app Financeiro com Python, Streamlit e SProphet totalmente web que nos permite acompanhar as ações do mercado financeiro , fazer previsões com machine learning, e ainda salvar tudo isso na nuvem.

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Análise de Ações com Streamlit

Descrição do Projeto

Este projeto é um aplicativo de análise financeira desenvolvido com Streamlit, uma biblioteca Python para criação de aplicações web interativas. O objetivo do aplicativo é permitir que os usuários analisem o histórico e a previsão de preços de ações.

Video do dashboard

Funcionalidades

  • Visualização de Dados: O aplicativo exibe uma tabela com os últimos valores de fechamento e abertura de uma ação selecionada.
  • Gráficos de Preços: Inclui gráficos interativos que mostram os preços de abertura e fechamento das ações ao longo do tempo.
  • Previsão de Preços: Utiliza o modelo Prophet para prever os preços futuros das ações com base nos dados históricos.
  • Escolha da Ação: Permite que o usuário escolha a ação que deseja analisar a partir de uma lista fornecida.

Como Usar

  1. Escolha uma Ação: No painel lateral, selecione a ação que deseja analisar.
  2. Defina o Período de Previsão: Use o slider para definir o número de dias para o qual deseja prever os preços.
  3. Visualize os Dados: Veja a tabela com os últimos valores de fechamento e abertura, gráficos de preços e previsões futuras.

Bibliotecas Utilizadas

Abaixo estão listadas as bibliotecas e dependências necessárias para a execução do projeto:

Principais Bibliotecas

  • Streamlit: Criação da interface web de forma simples e eficiente.

    • Instalação: pip install streamlit
  • yFinance: Obtenção de dados históricos e atuais das ações.

    • Instalação: conda install yfinance
  • Plotly: Visualização interativa de dados financeiros.

    • Instalação: conda install plotly
  • Prophet: Previsão de preços usando modelos de machine learning.

    • Instalação:
      conda install -c conda-forge fbprophet
      conda install -c conda-forge pystan
  • Ephem: Cálculos astronômicos para análise de calendários financeiros.

    • Instalação: conda install -c anaconda ephem

Instalação das Dependências

Você pode instalar as dependências do projeto usando os comandos abaixo:

conda install yfinance
pip install streamlit
conda install plotly
conda install -c anaconda ephem
conda install -c conda-forge pystan
conda install -c conda-forge fbprophet

About

Criando um app Financeiro com Python, Streamlit e SProphet totalmente web que nos permite acompanhar as ações do mercado financeiro , fazer previsões com machine learning, e ainda salvar tudo isso na nuvem.

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