Em um mundo financeiro dinâmico, estar ciente das maiores altas e baixas do dia é essencial para qualquer investidor. Neste tutorial, vamos explorar como utilizar a API da B3, a bolsa de valores brasileira, para buscar informações sobre as principais variações de preços das ações. Vamos criar um script em Python que nos permitirá acessar dados em tempo real e gerar um relatório simples e informativo sobre as maiores altas e baixas do dia.
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Bibliotecas utilizadas
Onde extrair a API da B3
Após acessar o link a cima, vá em inspecionar página(F12) e no arquivo javascript ,que pode ser encontrado no debbuger,
é só procurar pelo link da API como na imagem a baixo.
Script para Buscar Maiores Altas e Baixas na B3: Explicação Detalhada
Import das bibliotecas e link da API
Começaremos com a importação das bibliotecas necessárias: requests para fazer solicitações HTTP e pandas para manipulação eficiente dos dados. Em seguida, definimos a URL da API da B3 destinada a fornecer informações sobre as variações de preço do índice Ibovespa.
import requests
import pandas as pd
url = 'https://cotacao.b3.com.br/mds/api/v1/InstrumentPriceFluctuation/ibov'
response = requests.get(url)
topGainers = response.json()Aqui, fazemos uma solicitação GET à API da B3, que retorna em formato JSON e armazenamos as informações sobre as maiores altas e baixas em topGainers.
A seguir, criamos duas classes, getTopGainers e getTopLosers, para organizar as informações sobre as maiores altas e baixas.
Classes para organizar as ações e os preços
class getTopGainers:
topGainersDay = {
'tikers' : [ topGainers['SctyHghstIncrLst'][0]['symb'],
topGainers['SctyHghstIncrLst'][1]['symb'],
topGainers['SctyHghstIncrLst'][2]['symb'],
topGainers['SctyHghstIncrLst'][3]['symb'],
topGainers['SctyHghstIncrLst'][4]['symb']
],
'prices' : [ topGainers['SctyHghstIncrLst'][0]['SctyQtn']['curPrc'],
topGainers['SctyHghstIncrLst'][1]['SctyQtn']['curPrc'],
topGainers['SctyHghstIncrLst'][2]['SctyQtn']['curPrc'],
topGainers['SctyHghstIncrLst'][3]['SctyQtn']['curPrc'],
topGainers['SctyHghstIncrLst'][4]['SctyQtn']['curPrc']
]
}
class getTopLosers:
topLosersDay = {
'tikers' : [
topGainers['SctyHghstDrpLst'][0]['symb'],
topGainers['SctyHghstDrpLst'][1]['symb'],
topGainers['SctyHghstDrpLst'][2]['symb'],
topGainers['SctyHghstDrpLst'][3]['symb'],
topGainers['SctyHghstDrpLst'][4]['symb']
],
'price' : [
topGainers['SctyHghstDrpLst'][0]['SctyQtn']['curPrc'],
topGainers['SctyHghstDrpLst'][1]['SctyQtn']['curPrc'],
topGainers['SctyHghstDrpLst'][2]['SctyQtn']['curPrc'],
topGainers['SctyHghstDrpLst'][3]['SctyQtn']['curPrc'],
topGainers['SctyHghstDrpLst'][4]['SctyQtn']['curPrc']
]
}Dentro dessas classes, extraímos os símbolos(tickers) e os preços das ações correspondentes.
Função que gera o relatório
Por fim, definimos uma função gerar_relatorio que recebe instâncias das classes getTopGainers e getTopLosers, organiza os dados em DataFrames do Pandas e os mescla em um relatório consolidado.
def gerar_relatorio(top_gainers, top_losers):
top_gainers_data = {
'Ação': top_gainers.topGainersDay['tikers'],
'Preço': top_gainers.topGainersDay['prices']
}
top_losers_data = {
'Ação': top_losers.topLosersDay['tikers'],
'Preço': top_losers.topLosersDay['price']
}
top_gainers_df = pd.DataFrame(top_gainers_data)
top_losers_df = pd.DataFrame(top_losers_data)
merged_df = pd.concat([top_gainers_df, top_losers_df], keys=['Maiores Altas', 'Maiores Baixas'])
rel = merged_df.to_string('relatorio.txt')
return rel
top_gainers = getTopGainers()
top_losers = getTopLosers()
rel_result = gerar_relatorio(top_gainers, top_losers)Este script não apenas nos dá uma visão clara das maiores altas e baixas, mas também destaca a flexibilidade e poder de Python na manipulação de dados financeiros em tempo real. Experimente executar o script para obter insights valiosos sobre o mercado de ações brasileiro.