Ferramenta automatizada para análise fundamentalista de ações brasileiras (B3) baseada na metodologia da magic formula e Deep Value com Z-Score .

Este projeto foi desenvolvido para fins de estudo de programação aplicada a finanças.

• Não é recomendação de investimento: Os rankings gerados são resultados de fórmulas matemáticas aplicadas a dados históricos. Eles não levam em conta o cenário macroeconômico, governança ou fatos relevantes recentes.
• Riscos: O investimento em renda variável envolve riscos de perda de capital. O ranking gerado é baseado em filtros matemáticos e dados passados, o que NÃO garante rentabilidade futura.
• Responsabilidade: O autor deste código não se responsabiliza por quaisquer decisões de investimento tomadas com base nos dados gerados por esta ferramenta.
• Faça sua própria análise: Antes de investir, busque conhecimento aprofundado sobre as empresas ou consulte um profissional financeiro certificado (CNPI).

Este projeto foi desenvolvido para automatizar o processo de screening (filtragem) de ações, replicando e personalizando estratégias de investimento baseada na Magic Fórmula(Joel Greenblatt) com algumas métricas adicionais para montagem do índice. Com objetivo para análises em estratégias de swing trade e stock picking.

Este script conecta-se a fontes de dados públicas, processa as informações e entrega um relatório para tomada de decisão, eliminando viés emocional e erros de cálculo. O foco principal é montar um ranking para melhor direcionar uma análise individual dos ativos, por se tratar de dados públicos é notável que alguns indicadores podem não serem fornecidos corretamente para todas as ações, o que pode gerar incorformidades em um número pequeno de ativos( a analíse individual e correta para cada ação com base na extratégia escolhida é orbigatória caso decida utilizar o ranking).

É realizado dois cortes sendo o primeiro no top 20 ações e outro na top 30, pensando em extratégias que focam em uma carteira de 15 a 25 ações, mantendo uma margem para um stock picking mais profundo.

• Coleta Automática: Busca dados fundamentalistas (P/L, PVP, EV/EBIT, etc.) via fundamentus e histórico de preços via yfinance.
• Filtros Inteligentes:
  • Liquidez mínima configurável (ex: R$ 6 Milhões/dia).
  • Exclusão automática de empresas com prejuízo.
  • Seleção do ticker mais líquido por empresa (ex: prefere PETR4 a PETR3).
  • Filtro de Risco: Cálculo de volatilidade anualizada para exclusão dos ativos mais arriscados (Decil de Risco).
• Algoritmo de Ranking (Z-Score):
  • Normalização estatística dos indicadores Earnings Yield e Book-to-Market.
  • Tratamento de Outliers (Winsorização) para evitar distorções estatísticas.
  • Lógica híbrida para Bancos (utilizando P/L) vs Indústria (utilizando EV/EBIT).
• Output Visual: Geração de planilha Excel com formatação condicional (Verde/Amarelo/Vermelho) pronta para uso.

Certifique-se de ter o Python 3.x instalado. O projeto depende das seguintes bibliotecas:

• pandas (Manipulação de dados)
• fundamentus (Dados B3)
• yfinance (Dados históricos/Yahoo Finance)
• numpy (Cálculos matemáticos)
• openpyxl (Geração de Excel)

1. Clone o repositório:

   git clone [https://github.com/SEU-USUARIO/deep-value-screener.git](https://github.com/SEU-USUARIO/deep-value-screener.git)