📈 Portfolio Tracker

Dashboard interativo de análise de ações construído com Python, Streamlit e Plotly.

✨ Funcionalidades

Módulo	Recursos
Análise de Ativo	Gráfico de preço + MM20, candlestick, volume, KPIs de retorno, fundamentos, risco
Comparação de Carteira	Evolução normalizada (base 100), tabela comparativa, matriz de correlação

🏗️ Arquitetura

stock_dashboard/
│
├── main.py                  # Entry point e roteamento de páginas
│
├── models/
│   └── stock.py             # Dataclasses: StockInfo, StockMetrics, PortfolioPosition
│
├── services/
│   ├── market_data.py       # I/O com yfinance (cache de 10 min)
│   └── metrics.py           # Cálculos financeiros puros (sem I/O)
│
├── ui/
│   ├── stock_view.py        # Página de análise individual
│   └── portfolio_view.py    # Página de comparação de carteira
│
└── utils/
    └── formatting.py        # Formatação de moeda, %, números grandes

Princípios de design:

• Separação de responsabilidades: I/O, cálculo e UI em camadas distintas
• Tipagem com dataclasses: modelos explícitos em vez de dicionários soltos
• Cache inteligente: @st.cache_data(ttl=600) evita requisições repetidas
• Funções puras em metrics.py: fáceis de testar e reutilizar

🚀 Como Rodar

# 1. Clone ou baixe o projeto
cd stock_dashboard

# 2. Crie um ambiente virtual
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate        # Linux/Mac
# .venv\Scripts\activate         # Windows

# 3. Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

# 4. Execute
streamlit run main.py

O dashboard abrirá automaticamente em http://localhost:8501.

📊 Tickers suportados

• Ações EUA: AAPL, MSFT, GOOGL, TSLA…
• Ações BR: PETR4.SA, VALE3.SA, ITUB4.SA…
• Cripto: BTC-USD, ETH-USD, SOL-USD…
• ETFs: SPY, QQQ, BOVA11.SA…

🔧 Possíveis melhorias

• Autenticação com login
• Persistência de carteiras no banco de dados
• Alertas de preço por e-mail
• Previsão de preços com ML (Prophet / LSTM)
• Deploy no Streamlit Cloud

📦 Dependências principais

Lib	Uso
streamlit	Interface web interativa
yfinance	Dados de mercado (Yahoo Finance)
plotly	Gráficos interativos
pandas	Manipulação de séries temporais
numpy	Cálculos numéricos

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Disclaimer: Este projeto é apenas educacional e não constitui recomendação de investimento.