Este projeto conecta vários serviços freemium para montar um sistema de recomendação de operações estruturadas utilizando dados de ações e opções de ações da bolsa brasileira B3.
O sistema utiliza github actions como esteira de deploy, onde cada pull request ou merge na branch master passa por testes automatizados. Se bem sucedido, uma imagem Docker é carregada no docker hub para ser utilizada na execução. A imagem já tem todas as bibliotecas necessárias pré instaladas, o que faz com que a execução seja mais rápida, pulando a etapa de instalação. O projeto é executado diariamente e envia notificações via push e via telegram - os meios que me convém para estar atento a boas operações que possam aparecer.
- Github Actions: usado como esteira de deploy (CICD).
- Docker HUB: armazena a imagem utilizada no processamento.
- Deepnote: plataforma que executa o código. Aqui o código é agendado para ser executado diariamente.
- Yahoo Finance: contém os dados de ações da B3.
- Datapane: serviço usado como relatório contendo as operações sugeridas.
- Airtable: serviço que funciona como lista gerenciável. Tabelas contém configurações de execução, preço médio de ações em custódia, e outras opções de configuração. Dessa maneira não é necessário fazer alterações no código para alterações menores, mas significativas, como por exemplo: "não quero executar a estratégia de trava de alta com put nos próximos dias" ou "não quero receber recomendações de operações envolvendo PETR4" ou até mesmo "quero receber operações com mais de 2% de lucro". Tudo isso pode ser feito pelo app no celular.
- Bit.io: serve como uma base de dados para armazenar o histórico de operações. É possível visualizar as tabelas, plotar gráficos e fazer queries usando SQL.
- Push Bullet: serviço usado para receber notificações pelo celular (falhas de deploy ou operações interessantes). É possível desabilitar as notificações com um clique em uma variável no airtable.
- Telegram: serviço usado para receber notificação de execuções. Também é possível desabilitar as notificações com um clique em uma variável no airtable.
A estrutura acima mostra como os serviços se relacionam. Todos os serviços se conectam por apis salvas em um arquivo .env que o código lê e que por motivos de segurança não está nesse repositório. Esse arquivo deve ser configurado apenas uma vez no ambiente de execução (nesse caso o Deepnote).
Qualquer alteração no código é submetida a testes automaticamente. Um merge na branch master sobe a nova imagem para o Docker hub. O scheduler do Deepnote executa diariamente o código que faz pull request do código, da imagem Docker, dos dados de ações e opções e das configurações nas tabelas do airtable. Uma vez que as recomendações de estratégias são geradas, são inseridas em uma tabela histórica (bit.io) e atualizam um relatório (datapane). Notificações são enviadas via pushbullet (celular) e via telegram.
É importante mencionar que esse serviço não é um serviço online, pois utiliza dados com defasagem de 1 dia. Já encontrei operações interessantes por meio dessas recomendações. A análise desses relatórios me ajuda a ficar de olho para movimentos que ocorrem no mercado onde algumas estratégias com boa rentabilidade podem ser aplicadas.