Análise e Classificação Automatizada de Ativos

Uma ferramenta Python para raspar, analisar e classificar Fundos de Investimento Imobiliário (FIIs)
e outros ativos variáveis.

_{Desenvolvido por Daniel Amaral 👨‍💻}

Introdução

O Olheiro é uma aplicação Python projetada para automatizar a análise e classificação de ativos financeiros. Atualmente focado em Fundos de Investimento Imobiliário (FIIs), o Olheiro raspa dados, aplica métricas personalizáveis e fornece classificações para auxiliar investidores em suas decisões.

Características

• Raspagem automatizada de dados de FIIs do fundsexplorer.com.br
• Sistema de classificação personalizável baseado em múltiplas métricas
• Filtragem de FIIs por Dividend Yield (DY) e Valor Patrimonial da Cota (P/VP)
• Exportação de dados brutos e classificados para arquivos CSV
• Exibição dos FIIs mais bem classificados em uma tabela formatada
• Extensibilidade planejada para incluir outros ativos variáveis, como ações

Top 15 FIIs

A tabela abaixo apresenta os 15 FIIs mais bem classificados de acordo com as configurações padrões. Esta tabela é atualizada diariamente às 12:00 PM (horário de Brasília).

Score	Código	Setor	DY (12M)	P/VPA	Ativos	Links
82.5%	XPML11	Shoppings	10.69%	0.82	23
78.5%	MXRF11	Papéis	12.35%	0.99	3
76.6%	CPTS11	Papéis	12.67%	0.78	14
75.2%	KNCR11	Papéis	12.15%	1	14
72.4%	HGRU11	Misto	10.12%	0.91	106
71.9%	BTLG11	Imóveis Industriais e Logísticos	9.86%	0.93	31
71.7%	HGLG11	Imóveis Industriais e Logísticos	8.72%	0.92	28
69.4%	FATN11	Lajes Corporativas	12.05%	0.77	54
68.8%	VISC11	Shoppings	9.8%	0.79	30
67.9%	TRXF11	Imóveis Comerciais - Outros	12.68%	1	37
67.5%	KNRI11	Misto	8.57%	0.84	20
67.1%	BBPO11	Agências de Bancos	11.81%	0.95	61
66.4%	AAZQ11	Indefinido	16.7%	0.76	nan
65.2%	KNIP11	Papéis	12.05%	0.97	14
65.1%	VGHF11	Misto	13.39%	0.86	14

Personalização

Você pode ajustar os pesos e filtros de classificação no arquivo main.py:

config = {
   'weights': {
      'dy_12m_acumulado': 0.2,
      'p_vpa': 0.2,
      'liquidez_diaria': 0.2,
      'patrimonio_liquido': 0.15,
      'numero_cotistas': 0.1,
      'quantidade_ativos': 0.15,
   },
   'filters': {
      'dy_12m_acumulado': {'min': 8, 'max': 20},
      'p_vpa': {'min': 0.75, 'max': 1.25},
   }
}

Por padrão, é utilizada a configuração acima.

Como Usar

1. Usando Docker

Docker é uma maneira fácil e rápida de rodar o projeto sem precisar configurar dependências localmente.

• Construa a imagem:

  docker build -t olheiro .

• Execute o container:

  docker run --rm -v $(pwd)/data:/app/data olheiro

  Caso não queira armazenar os dados localmente, remova a opção de volume:

  docker run --rm olheiro

Os resultados serão exibidos no console e salvos no diretório data (se optar pelo compartilhamento de volume).

2. Usando Poetry

Se preferir executar o projeto localmente, sem Docker, use o gerenciador de dependências Poetry.

• Instale as dependências:

  poetry install

• Execute o script principal:

  poetry run python main.py

Os resultados serão exibidos no console e salvos no diretório data.

3. Usando DevContainer (Para Contribuidores)

O DevContainer é ideal para quem deseja contribuir com o projeto, pois oferece um ambiente de desenvolvimento pré-configurado com todas as dependências e configurações necessárias.

1. Certifique-se de ter o Docker e o VSCode instalados, junto com a extensão Dev Containers.

2. Abra o projeto no VSCode. Quando solicitado, escolha a opção "Open in Container".

3. Uma vez no container, você pode instalar dependências e rodar o projeto com os mesmos comandos descritos na subseção Usando Poetry.

Este ambiente facilita o desenvolvimento, especialmente para quem está contribuindo, garantindo consistência e compatibilidade entre as configurações de todos os desenvolvedores.

Contribuindo

Contribuições são sempre bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou enviar pull requests. Se encontrar algum problema ou quiser sugerir uma melhoria, não hesite em contribuir.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Aviso Legal

Esta ferramenta é apenas para fins educacionais. Sempre faça sua própria pesquisa antes de tomar decisões de investimento.