O Olheiro é uma aplicação Python projetada para automatizar a análise e classificação de ativos financeiros. Atualmente focado em Fundos de Investimento Imobiliário (FIIs), o Olheiro raspa dados, aplica métricas personalizáveis e fornece classificações para auxiliar investidores em suas decisões.

• Raspagem automatizada de dados de FIIs do fundsexplorer.com.br
• Sistema de classificação personalizável baseado em múltiplas métricas
• Filtragem de FIIs por Dividend Yield (DY) e Valor Patrimonial da Cota (P/VP)
• Exportação de dados brutos e classificados para arquivos CSV
• Exibição dos FIIs mais bem classificados em uma tabela formatada
• Extensibilidade planejada para incluir outros ativos variáveis, como ações

A tabela abaixo apresenta os 15 FIIs mais bem classificados de acordo com as configurações padrões. Esta tabela é atualizada diariamente às 12:00 PM (horário de Brasília).

Score	Código	Setor	DY (12M)	P/VPA	Ativos	Links
81.5%	TRXF11	Imóveis Comerciais - Outros	13.96%	0.96	48
80.4%	XPML11	Shoppings	11.34%	0.91	20
77.6%	MXRF11	Papéis	12.87%	1.04	3
76.2%	KNCR11	Papéis	13.58%	1.04	14
73.1%	CACR11	Papéis	18.44%	0.8	14
71.6%	GGRC11	Imóveis Industriais e Logísticos	12.68%	0.89	41
70.5%	CPTS11	Papéis	14.29%	0.83	14
70.3%	RBVA11	Varejo	13.26%	0.87	82
70.2%	HGRU11	Misto	10.96%	0.98	103
70.0%	HGLG11	Imóveis Industriais e Logísticos	8.83%	0.97	28
69.0%	FATN11	Lajes Corporativas	12.92%	0.84	54
68.2%	ERCR11	Varejo	16.74%	0.9	14
67.8%	BTLG11	Imóveis Industriais e Logísticos	10.21%	0.99	21
67.0%	KNIP11	Papéis	12.83%	0.97	14
66.5%	TGAR11	Fundo de Desenvolvimento	14.75%	0.78	9

Você pode ajustar os pesos e filtros de classificação no arquivo main.py:

config = {
   'weights': {
      'dy_12m_acumulado': 0.2,
      'p_vpa': 0.2,
      'liquidez_diaria': 0.2,
      'patrimonio_liquido': 0.15,
      'numero_cotistas': 0.1,
      'quantidade_ativos': 0.15,
   },
   'filters': {
      'dy_12m_acumulado': {'min': 8, 'max': 20},
      'p_vpa': {'min': 0.75, 'max': 1.25},
   }
}

Por padrão, é utilizada a configuração acima.

Docker é uma maneira fácil e rápida de rodar o projeto sem precisar configurar dependências localmente.

• Construa a imagem:

  docker build -t olheiro .

• Execute o container:

  docker run --rm -v $(pwd)/data:/app/data olheiro

  Caso não queira armazenar os dados localmente, remova a opção de volume:

  docker run --rm olheiro

Os resultados serão exibidos no console e salvos no diretório data (se optar pelo compartilhamento de volume).

Se preferir executar o projeto localmente, sem Docker, use o gerenciador de dependências Poetry.

• Instale as dependências:

  poetry install

• Execute o script principal:

  poetry run python main.py

Os resultados serão exibidos no console e salvos no diretório data.

O DevContainer é ideal para quem deseja contribuir com o projeto, pois oferece um ambiente de desenvolvimento pré-configurado com todas as dependências e configurações necessárias.

1. Certifique-se de ter o Docker e o VSCode instalados, junto com a extensão Dev Containers.

2. Abra o projeto no VSCode. Quando solicitado, escolha a opção "Open in Container".

3. Uma vez no container, você pode instalar dependências e rodar o projeto com os mesmos comandos descritos na subseção Usando Poetry.

Este ambiente facilita o desenvolvimento, especialmente para quem está contribuindo, garantindo consistência e compatibilidade entre as configurações de todos os desenvolvedores.

Contribuições são sempre bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou enviar pull requests. Se encontrar algum problema ou quiser sugerir uma melhoria, não hesite em contribuir.

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Esta ferramenta é apenas para fins educacionais. Sempre faça sua própria pesquisa antes de tomar decisões de investimento.