Sinais de negociação B3

Este projeto disponibiliza um script Python para geração automática de sinais de compra e venda de ativos da B3 (Bolsa de Valores Brasileira), aplicando estratégias com indicadores técnicos nas séries temporais do mercado à vista. Inclui um script para backtesting e seleção das estratégias com melhor desempenho, permitindo avaliar as abordagens antes de aplicá-las.

Como principais vantagens, o projeto proporciona:

• envio de sinais de negociação recorrentes via canal no Telegram e que evitem a necessidade de análise gráfica.
• usa aprendizado de máquina para a geração de sinal de confirmação.
• código aberto permitindo flexibilidade para escolha dos indicadores e comparação entre estratégias.

Canal Telegram aberto com sinais diários executado via GitHub Actions. Todos podem inscrever-se para uma impressão do que o bot pode oferecer. t.me/b3_trading_signals_free

📊 Funcionalidades

• Download de dados: Realiza o download de dados de mercado pela API Yahoo Finance.
• Estratégias via indicadores técnicos: Implementa estratégias de cruzamento de 2 ou 3 médias móveis (SMA, WMA ou EMA), bandas de Bollinger (BB), média móvel de convergência/divergência para identificar possíveis tendências.
• Backtesting das estratégias: Realiza teste das estratégias com dados históricos, gerando figuras e resumo para tomada de decisão.
• Avaliação de performance: Avalia desempenho frente a uma função objetivo de ponderação e classifica as melhores estratégias.
• Previsão do preço futuro: Realiza predições baseadas em aprendizado de máquina supervisionado, aplicando algoritmos regressores como gradient boosting e random forest.
• Notificações via Telegram: Envia sinais de negociação provenientes da estratégia escolhida diretamente para o smartphone/computador.
• Agendamento automático: Configura tarefa para execução recorrente via GitHub Actions ou então pelo Agendador de Tarefas do Windows.
• Arquivos de configuração: Utiliza .env para variáveis de ambiente privadas, .json para parâmetros de configuração, .txt para lista de códigos, .txtpara lista de indicadores e .csv para lista de estratégias.

📈 Estratégias Disponíveis

O projeto suporta os seguintes indicadores para aplicação nas estratégias:

• cruzamento de duas e três médias móveis usando:
  • SMA (Simple Moving Average) - Média móvel simples.
  • EMA (Exponential Moving Average) - Média móvel exponencial.
  • WMA (Weighted Moving Average) – Média móvel ponderada.
• bandas de Bollinger;
• média móvel de convergência/divergência.

Essas opções permitem que o usuário compare o desempenho de diferentes abordagens dentro da B3.

⚙️ Como Usar

1. Instalar dependências:

    pip install pandas
    pip install numpy
    pip install yfinance
    pip install requests
    pip install python-dotenv
    pip install scikit-learn

2. Configurar códigos e indicadores

   • Em config.json altere os parâmetros de configuração.
   • Em tickers.txt adicione os códigos das ações que deseja avaliar, um por linha.
   • Em indicators.txt adicione os indicadores que deseja gerar, um por linha. Inicialmente apenas SMA, WMA e EMA são implementáveis.
   • Em strategies.csv são salvos os códigos das ações que deseja gerar sinais de negociação, cada qual com a respectiva melhor estratégia.

3. Configurar Telegram

   • Crie um bot no Telegram e obtenha o seu TOKEN.
   • Crie um canal no Telegram e obtenha o seu CHAT_ID.
   • Adicione o bot como administrador do canal.
   • Adicione as chaves em .env para serem lidas pelo b3_trading_signals_bot.py.

4. Executar o script

   • Para rodar a batelada de backtests execute:

     python b3_trading_signals.py

   • Para geração de sinais e notificação, para cada ticker, execute:

     python b3_trading_signals_bot.py

   • Para automatizar a geração de sinais com GitHub Actions, crie os repository secrets TOKEN e CHAT_ID, para o workflow já configurado. Alternativamente, para agendar tarefa somente pelo Windows, execute uma única vez:

     python b3_trading_signals_task_scheduler.py

🖼️ Exemplos de saídas

• Gráfico do backtest com SMA

  Após a execução do script b3_trading_signals.py são gerados gráficos de cada estratégia, planilhas para cada ticker, planilha com melhores resultados. As figuras geradas seguem o exemplo mostrado abaixo:

  

  Note como o ativo encerra o período avaliado próximo ao valor inicial, de modo que a estratégia Buy & hold resultaria em retorno nulo. Por outro lado, caso a estratégia SMA 5/30 fosse seguida à risca proporcionaria ao final do período um retorno de 20% sobre o valor investido, desconsiderando taxas de negociação. Ademais, a operação de venda a descoberto foi desconsiderada nos cálculos devido as taxas de aluguel envolvidas, embora possa facilmente ser habilitada no backtest.

• Sinal de negociação via Telegram

  Após a execução do script b3_trading_signals_bot.py são gerados sinais de negociação para as melhores estratégias escolhidas, seguindo o exemplo mostrado abaixo:

  

  Note como é gerado um sinal de negociação para cada ativo, sugerindo a tendência de alta, baixa ou neutralidade baseado na estratégia escolhida e a duração dessa tendência, que mostra a quantas amostras a tendência permanece sem trocar de lado. Adicionalmente, são mostrados dados de volume e das principais médias móveis como indicadores de força dessa tendência.

🧩 Estrutura do Projeto

• b3_trading_signals.py → Arquivo principal para backtest e seleção das melhores estratégias.
• b3_trading_signals_bot.py → Arquivo principal para geração de sinais diários e notificações via Telegram.
• b3_trading_signals_task_scheduler.py → Criação de execução agendada no Windows.
• core/ → Classes e funções reutilizáveis.
• tickers.txt → Lista de tickers para análise.
• indicators.txt → Lista de indicadores para análise.
• strategies.csv → Lista de estratégias para sinais de negociação consistindo de tickers e seus indicadores.

📌 Observações

⚠️ Não nos responsabilizamos por perdas ou prejuízos resultantes do uso das estratégias ou sinais gerados por este código.

• Contribuições são bem-vindas! Abra uma issue ou envie um pull request.
• Novas melhorias e funcionalidades poderão ser incorporadas no futuro. Estão planejadas:
  • alteração para o paradigma de orientação a objeto (POO); ✅
  • melhoria na função objetivo com novas ponderações e presets; ✅
  • predição de preço futuro via árvores de decisão; ✅
  • mais indicadores para o preço e estratégias; ✅
  • alertas/relatório por e-mail.
• Sobre bases de dados:
  • API Yahoo Finance: latência de 15 minutos para dados intradiários, sem limite de requisições;
  • API Brapi em seu plano gratuito: latência de 30 minutos, limite mensal de 15000 requisições;
  • Outras APIs: latências similares e/ou envolvem custo.

🤝 Apoio

Este repositório é mantido de forma independente, durante o tempo livre. Se o código lhe foi útil e deseja apoiar o seu desenvolvimento contínuo, considere fazer uma doação:

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