Estatística PETR4 e PTR3 - Medidas de Posição e Dispersão

Este é um estudo de caso da ação PETR4, foram utilizadas diversas métricas estatísticas e financeiras para entender melhor seu comportamento e identificar possíveis oportunidades de investimento. No corpo do código anexo, abordei problemas reais e soluções aplicadas ao dia a dia, servindo como um estímulo para que você o acesse e aplique em outras ações de sua preferência.

Segue os pontos abordados:

1. Retornos Diários: Modelei os retornos diários analisando a média e a mediana desses retornos. Foram verificadas a proximidade dos retornos com uma distribuição normal. Isso ajuda a entender melhor a volatilidade da ação e a fazer previsões mais precisas.

2. Teste de Normalidade (Shapiro-Wilk): Realizei o teste para verificar se os retornos diários de PETR4 seguem uma distribuição normal. Esse teste é importante para validar a adequação de modelos estatísticos que assumem normalidade dos dados.

3. Dividendos e Dividend Yield (DY): Avaliei o histórico de dividendos pagos e o DY. Essa análise pode ser interessante para investidores focados em renda passiva.

4. Testes de Correlação: Esses testes ajudam a identificar se há uma correlação significativa entre esses fatores, auxiliando na avaliação dos retornos.

5. Arbitragem em Ações: Utilizando a razão entre os preços das duas ações, foi possível encontrar momentos em que uma está subvalorizada ou sobrevalorizada em relação à outra. Isso pode gerar oportunidades de lucro sem risco significativo.

6. Médias Móveis: Aqui vemos tendências de alta ou baixa, auxiliando na tomada de decisões de compra e venda no curto prazo.

7. Z Score: Essa métrica ajuda a avaliar se o preço está fora dos limites de confiança de 95%, indicando possíveis níveis de risco e oportunidades de ajuste no portfólio.

8. Distribuição de Poisson: Essa distribuição é adequada para modelar eventos discretos e independentes, como o número de retornos positivos em um determinado período.

9. Distribuição Log-Normal: Essa abordagem é útil pois assume que os retornos podem ser multiplicativos e positivamente simétricos.

10. Assimetria e Curtose: Analisei a assimetria e curtose dos retornos diários de PETR4. A assimetria negativa e a alta curtose indicam uma maior probabilidade de perdas acentuadas e a presença de outliers extremos, sugerindo um risco potencialmente maior. Útil para a gestão de risco.

Por fim, foram gerados gráficos de retornos, dividendos e dividend yeld, utilizando a biblioteca Sweetviz.