pyettj

KO | EN

gitlite — search

#javascript #go #golang #android #deep-learning #linux #docker #java #cli #kubernetes #vue #security #openai #ios

(★ 24)

Capturar e modelar curvas de juros (ettj) usadas no Brasil.

pyettj Latest Version Download

Download Latest Version (.zip)

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

# pyettj

**pyettj** é uma biblioteca Python para capturar dados públicos das curvas de juros ou estrutura a termo da taxa de juros (ETTJ) com dados da B3 (Brasil, Bolsa e Balcão) e ANBIMA. Também é possível modelar curvas usando os modelos Heath-Jarrow-Morton (HJM) e Nelson-Siegel-Svensson (NSS).

![Curva Pré](https://raw.githubusercontent.com/rafa-rod/pyettj/main/media/curva_pre.gif)

## Instalação

```sh
pip install pyettj
```

Ou:

```sh
python -m pip install git+https://github.com/rafa-rod/pyettj.git
```

## Exemplo de Uso

### Listar curvas disponíveis

```python
import pyettj as ettj

ettj.listar_curvas()
```

### Capturar uma curva em uma data

```python
import pyettj as ettj

data = '09/04/2026'
df = ettj.get_ettj(data)
```

O DataFrame retornado tem a seguinte estrutura:

```
| refdate    | curva | descricao | dias_corridos | dias_uteis | taxa   | vertice |
|------------|-------|-----------|---------------|------------|--------|---------|
| 2026-04-09 | PRE   | DIxPRE    | 1             | 1          | 0.1465 | F       |
| 2026-04-09 | PRE   | DIxPRE    | 4             | 2          | 0.1464 | M       |
| ...        | ...   | ...       | ...           | ...        | ...    | ...     |
```

A taxa está em decimal: `0.1465` = 14,65% a.a.

### Capturar curva específica

```python
df = ettj.get_ettj(data, curva="PRE")
df = ettj.get_ettj(data, curva="DIC")   # DI x IPCA
df = ettj.get_ettj(data, curva="DCL")   # Cupom Limpo Dólar
```

### Capturar múltiplas curvas

```python
df = ettj.get_ettj(data, curva=["PRE", "DIC"])
```

### Usando proxy (ambiente corporativo)

```python
import pyettj as ettj
import getpass

USER  = getpass.getuser()
PWD   = getpass.getpass("Senha de rede: ")
PROXY = "servidor"
PORTA = 4300

proxies = {
    "http":  f"http://{USER}:{PWD}@{PROXY}:{PORTA}",
    "https": f"http://{USER}:{PWD}@{PROXY}:{PORTA}",
}

df = ettj.get_ettj(data, curva="PRE", proxies=proxies)
```

### Plotar a curva

```python
import pyettj as ettj
import pyettj.plot_ettj as plot

df = ettj.get_ettj(data, curva="PRE")
plot.plot_ettj(df)
```

![Curva PRE](https://raw.githubusercontent.com/rafa-rod/pyettj/main/media/pre.png)

### Coletar várias datas

Use `listar_dias_uteis` para obter os dias úteis entre duas datas e `get_ettj_historico` para coletar o intervalo completo automaticamente:

```python
import pyettj as ettj

# Listar dias úteis do intervalo
datas = ettj.listar_dias_uteis("01/04/2026", "09/04/2026")

# Coletar todas as datas de uma vez (com cache automático)
df_historico = ettj.get_ettj_historico(
    "01/04/2026", "09/04/2026",
    curva="PRE",
    proxies=proxies,
)

# Identificar as datas retornadas
df_historico["refdate"].unique()
```

## Cache local

Por padrão, o pyettj salva os dados em cache local (`~/.pyettj/cache/`) para evitar downloads repetidos. Isso é especialmente útil para séries históricas longas.

```python
# Cache habilitado por padrão
df = ettj.get_ettj(data, proxies=proxies)

# Desabilitar cache
df = ettj.get_ettj(data, proxies=proxies, cache=False)

# Ver informações do cache
ettj.cache_info()

# Limpar cache
ettj.cache_clear()                       # tudo
ettj.cache_clear(antes_de="01/01/2026")  # só dados antigos
```

O diretório padrão pode ser alterado via Python:

```python
# Definir uma vez por sessão — todas as chamadas subsequentes usam este diretório
ettj.set_cache_dir(r"C:\dados\mercado\pyettj")   # Windows
ettj.set_cache_dir("/dados/mercado/pyettj")          # Linux/Mac
```

## Tratamento de Exceções

```python
from pyettj import HolidayError, NoDataError, CurvaInvalidaError, PyETTJError

try:
    df = ettj.get_ettj("11/04/2026", proxies=proxies)  # sábado
except HolidayError as e:
    print(f"Feriado: {e}. Sugestão: {e.sugestao}")

try:
    df = ettj.get_ettj(data, curva="XYZ", proxies=proxies)
except CurvaInvalidaError as e:
    print(f"Curva inválida: {e.curva}")

try:
    df = ettj.get_ettj(data, proxies=proxies)
except PyETTJError as e:
    print(f"Erro: {e}")
```

## ANBIMA — Estrutura a Termo das Taxas de Juros Estimada

Você pode obter os dados da ANBIMA disponíveis em: https://www.anbima.com.br/informacoes/est-termo/CZ.asp

```python
import pyettj as ettj

parametros_curva, ettj_df, taxa, erros = ettj.get_ettj_anbima("15/09/2022")
```

A partir dos parâmetros estimados pela ANBIMA, você pode usar a equação de Svensson:

```python
curva = parametros_curva.loc["PREFIXADOS", :].str.replace(",", ".").astype(float)

beta1, beta2, beta3, beta4 = curva[:4]
lambda1, lambda2 = curva[4:]
t = 21/252  # em anos

taxa = ettj.svensson(beta1, beta2, beta3, beta4, lambda1, lambda2, t)
print(taxa)
```

Para coletar as taxas em diversas maturidades:

```python
maturidades = [1, 21, 42, 63, 126, 252, 504, 1008, 1260, 1890, 2520]
taxas = []

for x in maturidades:
    taxa = ettj.svensson(beta1, beta2, beta3, beta4, lambda1, lambda2, x/252)
    taxas.append(taxa)

pd.DataFrame(taxas, index=[x/252 for x in maturidades]).multiply(100).plot()
```

Caso você não possua os parâmetros da curva Svensson, pode-se estimá-los:

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pyettj as ettj

data = '20/03/2023'
df = ettj.get_ettj(data, curva="PRE")

# t em anos, y em decimal
t = df["dias_corridos"].divide(252).values
y = df["taxa"].values

beta1, beta2, beta3, beta4, lambda1, lambda2 = ettj.calibrar_curva_svensson(t, y)

maturidades = [1, 21, 42, 63, 126, 252, 504, 1008, 1260, 1890, 2520]
taxas = [ettj.svensson(beta1, beta2, beta3, beta4, lambda1, lambda2, x/252)
         for x in maturidades]

ettj_pre = pd.DataFrame(taxas, index=[x/252 for x in maturidades]).multiply(100)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(ettj_pre)
plt.title("ETTJ PREFIXADA")
plt.show()
```

![Curva PRE Estimada](https://raw.githubusercontent.com/rafa-rod/pyettj/main/media/pre_estimada.png)

# Geração de Cenários de Estresse para Curva de Juros usando Heath-Jarrow-Morton (HJM)

Baseado no artigo de:
Dario, A.D.G. and Fernández, M., 2011. Geraçao de Cenarios de Estresse para Curva de Juros. Brazilian Review of Finance, 9(3), pp.413-436.

O modelo HJM facilita a incorporação de opinião de especialistas na construção de cenários de estresse das curvas de juros. Além disso, segundo o estudo, o modelo HJM se mostra superior ao modelo de Nelson-Siegel-Svensson (NSS).

Ele modela a estrutura de volatilidade do processo das taxas e pode ser descrito usando apenas 3 componentes (3 fatores) que explicam mais de 95% da variação das taxas de juros: 1- nível, 2- inclinação e 3- curvatura.

Uma vez determinadas as funções de volatilidades $\sigma_j$ e os valores para cada
fator $\xi_j$, $j = 1, 2, 3$, a curva de estresse para um _holding period_ de $HP$ dias úteis
pode ser construída como segue para cada maturidade $T_i$:

$$
r_{0+HP}(T_i) = r_0(T_i) + \frac{HP}{252} \mu(T_i) + \sqrt{\frac{HP}{252}} \sum_{j=1}^{3} \sigma_j(T_i)\xi_j
$$

onde:

- $HP$ é o _holding period_ em dias úteis
- $\mu(T_i)$ é o _drift_ oriundo da equação diferencial estocástica multivariada
- $\sigma_j(T_i)$ são as volatilidades dos fatores
- $\xi_j$ são os choques dos fatores

O uso de três fatores é suficiente para descrever mais de 95% da variação da taxa de juros, segundo o referido estudo. Em termos de PCA (análise de componentes principais), são usados os três maiores autovalores, identificados como a representação dos movimentos de deslocamento paralelo, inclinação e curvatura.

Contudo, conforme minhas experiências, o uso de 3 fatores depende dos dados de calibração e forma de otimização. Aqui o algoritmo já possui ajustes de otimização para facilitar encontrar resposta ótima mais adequada, mas qualquer método que use PCA (análise de componentes principais) depende fortemente da qualidade dos dados (_missing values_ e _outliers_ influenciam muito).

Mais detalhes podem ser vistos no referido artigo, vamos para um exemplo de implementação.

```python
import pyettj as ettj
import pyettj.HJM as HJM
import pandas as pd
import numpy as np

import seaborn as sns; sns.set_style("white")
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. Coleta dos Dados
de  = '13/05/2019'
ate = '09/04/2026'

df_historico = ettj.get_ettj_historico(
    de, ate,
    curva="PRE",
    proxies=proxies,   # omitir se não usar proxy
)
```

O DataFrame retornado por `get_ettj_historico` tem estrutura longa. Para o HJM precisamos de uma tabela pivô onde o índice são as datas e as colunas os vértices em dias corridos:

```python
def preparar_dataframe_hjm(df: pd.DataFrame, vertices=None) -> pd.DataFrame:
    """
    Converte o DataFrame longo do get_ettj_historico para o formato
    wide exigido pelo ModeloHJM:
        índice  → datas (refdate)
        colunas → dias corridos (vértices)
        valores → taxa em percentual (taxa * 100)
    """
    taxa_wide = df.pivot_table(
        values="taxa",
        index="refdate",
        columns="dias_corridos",
        aggfunc="first",
    ) * 100  # decimal → percentual

taxa_wide.columns.name = None
    taxa_wide = taxa_wide[sorted(taxa_wide.columns)]

if vertices:
        colunas = [c for c in taxa_wide.columns if c in vertices]
        return taxa_wide[colunas]

return taxa_wide.dropna(axis=1)

taxa_pre = preparar_dataframe_hjm(df_historico)
```

O resultado tem a seguinte estrutura:

```
| refdate    |   210 |   420 |   630 |   840 |  1050 |  2520 |
|------------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|
| 13/05/2019 |  6.41 |  6.56 |  6.99 |  7.38 |  7.73 |  8.81 |
| 14/05/2019 |  6.40 |  6.51 |  6.92 |  7.32 |  7.63 |  8.77 |
| 15/05/2019 |  6.40 |  6.52 |  6.92 |  7.32 |  7.65 |  8.82 |
| 16/05/2019 |  6.43 |  6.59 |  7.01 |  7.43 |  7.75 |  8.93 |
| 17/05/2019 |  6.46 |  6.70 |  7.14 |  7.57 |  7.90 |  9.13 |
```

No índice estão as datas de coleta das taxas da curva e as colunas são os vértices em dias corridos. Importante ressaltar que haverá dados faltantes (_missing values_) para vértices com menos liquidez — cabe ao usuário selecionar as melhores colunas e interpolar, se necessário.

```python
# 2. Analisar os dados
# Recomendo fortemente verificar dados faltantes e valores estranhos.
# Use ferramentas gráficas para ajudar:
HP = 10
choques_historicos_pre = taxa_pre.diff(HP).dropna()

sns.histplot(choques_historicos_pre[210])
sns.boxplot(data=choques_historicos_pre[210])

# Veja também os choques históricos.
# Isso ajuda para construir cenários e saber o nível dos choques:
pontos_base_estresses_historicos_pre = pd.concat([
    choques_historicos_pre.quantile(0.99, interpolation="nearest"),
    choques_historicos_pre.quantile(1-0.99, interpolation="nearest"),
], axis=1) * 10_000  # em bps
pontos_base_estresses_historicos_pre.columns = ["Choques Positivos", "Choques Negativos"]
pontos_base_estresses_historicos_pre

# 3. Modelo HJM
modelo = HJM.ModeloHJM(convencao_dias=252, verbose=1)

# Sempre usar dias corridos conforme dados oriundos do pyettj
vertices_calibracao = [420, 840, 1050, 2520]

modelo.calibrar(taxa_pre, vertices_calibracao)
if modelo.calibrado:
    print(f"✅ Calibração concluída! {modelo}")

data_choque = "2026-01-02"

resultado_pos = modelo.aplicar_choques(
    data_choque=data_choque,
    vertices_choques_dias=[21, 504, 252*10],
    choques_observados=np.array([-100, 0, 255]) / 10_000,  # em bps → decimal
    hp_dias=10,
    retornar_detalhes=True,
)

resultado_neg = modelo.aplicar_choques(
    data_choque=data_choque,
    vertices_choques_dias=[21, 504, 252*10],
    choques_observados=np.array([100, 0, -200]) / 10_000,  # em bps → decimal
    hp_dias=10,
    retornar_detalhes=True,
)

# Caso precise salvar o modelo:
caminho_modelo = "modelo_hjm_calibrado.json"
modelo.salvar(caminho_modelo)

# Carregar o modelo salvo:
modelo_carregado = ettj.ModeloHJM.carregar(caminho_modelo, verbose=1)
```

Para visualizar os choques, use:

```python
resultado = resultado_neg["curva"][resultado_neg["curva"].columns[1:]]
resultado.columns = ["Curva Original", "Curva Choque Negativo"]
resultado = pd.concat(
    [resultado, resultado_pos["curva"][resultado_pos["curva"].columns[2:]]],
    axis=1,
).multiply(100)
resultado.columns = ["Curva Original", "Curva Choque Positivo", "Curva Choque Negativo"]

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(resultado[["Curva Original"]], "k--")
plt.plot(resultado[["Curva Choque Positivo"]], "b")
plt.plot(resultado[["Curva Choque Negativo"]], "r")
plt.xlabel("Vértice em anos")
plt.ylabel("% aa", loc="top", rotation=0, labelpad=-20)
locs, _ = plt.yticks()
plt.yticks(locs, np.round(locs, 1))
plt.suptitle(f"Choques Paralelos na Curva Prefixada em {data_choque}")
plt.legend(resultado.columns)
plt.box(False)
plt.grid(axis="y")
plt.show()
```

![Curva Estressada HJM](https://raw.githubusercontent.com/rafa-rod/pyettj/main/media/curva_estressada_hjm.png)

Para visualizar os parâmetros e demais resultados:

```python
print("=== Análise de Componentes Principais ===")
print(modelo.pca)

print("=== Parâmetros Estimados ===")
print(modelo.parametros)

print("=== Resumo do Modelo ===")
resumo = modelo.resumo()
print(resumo)

print(f"Número de componentes: {modelo.num_componentes}")

# Vértices usados na calibração (em dias corridos)
print(f"Vértices: {modelo.vertices_dias}")
```

pyettj

pyettj Latest Version Download

Today's picks

Was this content helpful?

Recent Feedback

pyettj

pyettj Latest Version Download

Today's picks

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README