Olá, Igor, tudo bem?
Vi que você está utilizando a versão mais recente do Python (3.12.0). Recomendo tentar uma versão mais estável, como a 3.10, para evitar possíveis incompatibilidades. Também percebi que no seu requirements.txt há uma versão diferente do pandas. Realizei um teste com o Python 3.10 e as mesmas versões de pacotes indicadas no arquivo requirements.txt do curso, e tudo funcionou corretamente. Seguem os passos para você replicar:
- Desinstalar a versão atual do Python: Acesse o Painel de Controle do Windows e remova a versão atual do Python.
- Instalar a versão 3.10: Faça o download da versão 3.10.10 através deste link.
- Instalação: Durante a instalação, não se esqueça de marcar a opção Add to Path na primeira tela.
- Configurar o ambiente: Baixe o arquivo requirements.txt e insira-o na pasta
bulltrend. - Instalar dependências: Abra o prompt de comando e execute o seguinte comando para instalar as dependências:
pip install -r requirements.txt
Depois de instalar tudo, abra o Power BI, vá em Obter Dados e, na guia Outro, selecione Script do Python. Primeiro, cole o código referente a tabela cotações, você encontra da transcrição da aula Obtendo os dados de cotações, e por fim, o código referente a tabela indicadores:
# Importando as bibliotecas
import fundamentus
import pandas as pd
# Definindo a carteira de ações
carteira_fund = ["ABEV3", "B3SA3", "ELET3", "GGBR4", "ITSA4",
"PETR4", "RENT3", "SUZB3", "VALE3", "WEGE3"]
# Criando um df com algumas infos da carteira
ind = fundamentus.get_papel(carteira_fund)[['Setor', 'Cotacao', 'Min_52_sem', 'Max_52_sem', 'Valor_de_mercado',
'Nro_Acoes', 'Patrim_Liq','Receita_Liquida_12m','Receita_Liquida_3m',
'Lucro_Liquido_12m', 'Lucro_Liquido_3m']]
# Passando o ticker para uma coluna
ind = ind.reset_index()
ind.rename(columns = {'index':'Ativo'}, inplace=True)
# Alterando colunas object para numeric
colunas = ['Cotacao', 'Min_52_sem', 'Max_52_sem', 'Valor_de_mercado', 'Nro_Acoes', 'Patrim_Liq',
'Receita_Liquida_12m', 'Receita_Liquida_3m', 'Lucro_Liquido_12m', 'Lucro_Liquido_3m']
ind[colunas] = ind[colunas].apply(pd.to_numeric, errors='coerce', axis=1)
# Criando um novo df com alguns indicadores da carteira
ind_2 = fundamentus.get_resultado_raw().reset_index()
ind_2 = ind_2.query("papel in @carteira_fund")
ind_2 = ind_2[['papel','P/L', 'Div.Yield','P/VP','ROE']].reset_index(drop=True)
ind_2.rename(columns={'papel': 'Ativo','Div.Yield':'DY'}, inplace= True)
# Concatenando os dfs em um só com as infos e indicadores
indicadores = pd.merge(ind, ind_2, on="Ativo")
# Criando uma coluna para LPA (Lucro por Ação) e VPA (Valor Patrimonial por ação)
# para calcular a fórmula de Graham Valor intrínseco de uma ação (VI = √22,5 x LPA x VPA)
indicadores["LPA"] = (indicadores["Lucro_Liquido_12m"] / indicadores["Nro_Acoes"]).round(2)
indicadores["VPA"] = (indicadores["Patrim_Liq"] / indicadores["Nro_Acoes"]).round(2)
del ind, ind_2, carteira_fund, colunas
Este processo pode demorar um pouco mais para carregar, espere.
Feito isso a tabela será carregada.
Espero ter ajudado.
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Abraços e bons estudos!
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No mais, também estou utilizando o ambiente virtual com a versão do Python 3.12.0:
