Análise Exploratória de dados da B3

Este projeto (de 17-03-2026, python + jupyter notebook) realiza análise exploratória e visualização de dados da Bolsa de Valores Brasileira (B3), focando no índice IBOV (Índice Bovespa) e nas ações que o compõem. O notebook principal B3_analiseDadosV4.2.ipynb analisa a influência das 21 ações TOP do IBOV na variação do índice, utilizando dados históricos de cotações e rankings mensais.

O ojetivo era verificar o porquê do aumento agressivo do indice IBOV de setembro de 2025 para 2026. No entanto, ao aprofundar um pouco mais na quantidade de dados disponibilizados pela B3, foi-se estendendo mais, a análise, e tem uma série de questões e inclusive técnicas, por exemplo, usando pandas e pyarrow/parquet mostrando a abismal diferença de tempo de execução de rotinas/funções.

O projeto calcula retornos diários, correlações, retornos acumulados e gera gráficos interativos com Plotly para ilustrar a contribuição das ações TOP no desempenho do IBOV. Isto, além de outras 'perguntas', como foi a variação da quantidade de ações (ON e PN) ao longo dos últimos 20 anos, como foi o comportamento do volume financeiro, etc.etc. Tem dados da participação estrangeira na bolsa na pasta '\b3_analysis\b3-relatoriosDadosMercadoDaB3', foi verificado que existem códigos novos do CODBDI que não estão no doc. ofical da B3 'SeriesHistoricas_Layout-2017.pdf' (pasta:/b3_docs), nem com ajuda de AI, Copilot e Gemini, estes conseguiram gerar uma tabela atualizada que fosse unânime, etc,etc,etc

Para todas as conversões zip->csv e depois ->parquet, pickle, csv, e salvas nas pastas corretas (formato/mercado_xxx) tem rotinas/funções prontas no jupyter notebook.

A proposta, aqui, é disponibilizar várias funções, para outras ensaios que façam, mostrar alguns insights, e também, alguns detalhes não documentados ou desatualizados, como códigos (categórios e/ou numéricos) que são utilizados para tipificar o ticker (papel/ação), assim como não houve a preocupação em fazer uma 'análise exploratória' como 'deve ser', iniciando com 'limpeza', verificação de valores nulos, faltantes, outliers, etc., indo direto para "exploração" e extração de insights.

Bom divertimento!

Link: https://github.com/marioTavFer/B3_analiseDadosV3