Tesouro IPCA+ -> Plotagem de gráfico usando Python + matplotlib

[Daniel Rizzieri]

Reafirmando que quando mais exemplos analisamos, mais refinado e fixado vai sendo o conhecimento, tentei reunir algumas linhas de comando em python retornadas do prompt via copilot + um título selecionado na plataforma do tesouro na data corrente.

Segue o gráfico que consegui e o código para quem quiser se aventurar a corrigir, melhorar e republicar

#28/06/25

import sys

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from datetime import datetime

import matplotlib.dates as mdates

 

versao_python = sys.version.split()[0]

# ====================================

# PARÂMETROS

# ====================================

valor_unitario_0_01 = 16.99

quantidade = 0.50

 

valor_inicial = valor_unitario_0_01 * (quantidade / 0.01)

 

taxa_real = 0.0756   # 7,56% a.a.

ipca = 0.0472        # 4,72% estimado

taxa_b3 = 0.002  # 0,20% a.a.

 

data_inicio = datetime(2026, 6, 24)

data_fim = datetime(2040, 8, 15)

 

# ====================================

# TAXAS

# ====================================

taxa_nominal = (1 + taxa_real) * (1 + ipca) - 1

 

# sem desconto B3

#taxa_mensal = (1 + taxa_nominal) ** (1/12) - 1

 

# descontando a taxa da B3

taxa_liquida = (1 + taxa_nominal) * (1 - taxa_b3) - 1

taxa_mensal = (1 + taxa_liquida) ** (1/12) - 1

 

# ====================================

# CRIAÇÃO DAS DATAS

# ====================================

datas = pd.date_range(start=data_inicio, end=data_fim, freq='ME')

 

# ====================================

# CÁLCULO DO INVESTIMENTO

# ====================================

valores_brutos = [valor_inicial]

 

for i in range(1, len(datas)):

    dias = (datas[i] - datas[i-1]).days

 

    # crescimento do investimento

    fator_rendimento = (1 + taxa_nominal) ** (dias / 365)

 

    # desconto da taxa B3

    fator_b3 = (1 - taxa_b3) ** (dias / 365)

 

    # valor atualizado

    valor = valores_brutos[-1] * fator_rendimento * fator_b3

 

    valores_brutos.append(valor)

 

# ====================================

# IMPOSTO DE RENDA

# ====================================

aliquota_ir = 0.15  # acima de 720 dias

 

valor_final_bruto = valores_brutos[-1]

lucro = valor_final_bruto - valor_inicial

ir_valor = lucro * aliquota_ir

valor_final_liquido = valor_final_bruto - ir_valor

lucro_liquido = valor_final_liquido - valor_inicial

 

# ===============================================

# CÁLCULO SEM TAXA B3 (para comparação)

# ===============================================

 

valores_sem_b3 = [valor_inicial]

 

for i in range(1, len(datas)):

    dias = (datas[i] - datas[i-1]).days

 

    fator_rendimento = (1 + taxa_nominal) ** (dias / 365)

 

    valor = valores_sem_b3[-1] * fator_rendimento

    valores_sem_b3.append(valor)

 

valor_final_sem_b3 = valores_sem_b3[-1]

 

# custo total da B3 (efeito real com juros compostos)

custo_b3 = valor_final_sem_b3 - valor_final_bruto

 

# ===============================================

# IPCA ACUMULADO NO PERÍODO

# ===============================================

 

dias_total = (data_fim - data_inicio).days

ipca_acumulado = (1 + ipca) ** (dias_total / 365)

 

lucro_real = valor_final_liquido / ipca_acumulado

 

lucro_real_percentual = lucro_real / valor_inicial

 

# ====================================

# DATAFRAME

# ====================================

df = pd.DataFrame({

    'Data': datas,

    'Valor Bruto': valores_brutos

})

 

# ====================================

# GRÁFICO

# ====================================

 

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))

 

# linha principal

ax.plot(df['Data'], df['Valor Bruto'], label='Valor Bruto (c/ Impostos)')

 

# linha de valor líquido

ax.axhline(valor_final_liquido, linestyle='--', label='Valor Líquido Sacado')

 

# linha: lucro líquido

ax.axhline(lucro_liquido, linestyle=':', color='purple', label='Ganho Nominal (c/ inflação)')

 

# linha do valor REAL (poder de compra)

ax.axhline(lucro_real, linestyle='-.', color='orange', label='Ganho Real (acima da inflação)')

 

# ponto inicial

ax.scatter(df['Data'].iloc[0], valor_inicial, color='green')

ax.annotate(

    f"Inicial\nR$ {valor_inicial:,.2f}",

    (df['Data'].iloc[0], valor_inicial),

    xytext=(5, 12),

    textcoords="offset points"

)

 

# ponto final bruto Nominal

ax.scatter(df['Data'].iloc[-1], valores_brutos[-1], color='red')

ax.annotate(

    f"Final\nR$ {valores_brutos[-1]:,.2f}\n{data_fim.strftime('%d/%m/%Y')}",

    (df['Data'].iloc[-1], valores_brutos[-1]),

    xytext=(5, -15),

    textcoords="offset points"

)

 

# ponto final líquido

ax.scatter(df['Data'].iloc[-1], valor_final_liquido, color='blue')

ax.annotate(

    f"Líquido Sacado\nR$ {valor_final_liquido:,.2f}\n{data_fim.strftime('%d/%m/%Y')}",

    (df['Data'].iloc[-1], valor_final_liquido),

    xytext=(5, -30),  # ajuste para não sobrepor o valor bruto

    textcoords="offset points"

)

 

# ponto final lucro líquido

ax.scatter(df['Data'].iloc[-1], lucro_liquido, color='purple')

ax.annotate(

    f"Ganho Nominal\nR$ {lucro_liquido:,.2f}",

    (df['Data'].iloc[-1], lucro_liquido),

    xytext=(5, -20),

    textcoords="offset points"

)

 

# ponto final valor real

ax.scatter(df['Data'].iloc[-1], lucro_real, color='orange')

ax.annotate(

    f"Ganho Real\nR$ {lucro_real:,.2f}",

    (df['Data'].iloc[-1], lucro_real),

    xytext=(5, -20),

    textcoords="offset points"

)

 

# ====================================

# AJUSTES DO EIXO DE DATA

# ====================================

 

# marcação de anos

ax.xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(2))

ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y'))

 

# remove espaço extra nas laterais

ax.margins(x=0)

 

# ====================================

# ESTILO

# ====================================

 

ax.set_title("Tesouro IPCA+ 7,56% 2040 - Projeção Mensal")

ax.set_xlabel("Data")

ax.set_ylabel("Valor (R$)")

ax.grid(True)

ax.legend()

 

# FORÇAR ZERO NO EIXO Y

#ax.set_ylim(bottom=0)

 

# ===============================

# CAIXA COM DADOS DA SIMULAÇÃO

# ===============================

 

texto_info = (

    f"Python: {versao_python}\n"

    f"SIMULAÇÃO:\n"

    f"Valor da Cota: R$ {valor_unitario_0_01:,.2f}\n"

    f"Cotas aportadas: {(quantidade*100):,.2f}\n"

    f"Aporte Único: R$ {valor_inicial:,.2f}\n"

    f"Valor Final: R$ {valores_brutos[-1]:,.2f}\n"

    f"Líquido sacado: R$ {valor_final_liquido:,.2f}\n"

    f"Ganho nominal: R$ {lucro_liquido:,.2f}\n"

    f"Ganho real: R$ {lucro_real:,.2f}\n"

    f"Ganho real %: {(lucro_real_percentual*100):,.2f}%\n"

    f"Alíquita de IR: {int(aliquota_ir*100)}%\n"

    f"IR recolhido: R$ {ir_valor:,.2f}\n"

    f"Taxa B3 a.a.: {taxa_b3*100:,.2f}%\n"

    f"Taxa B3 Paga: R$ {custo_b3:,.2f}\n"

    #f"Impacto da B3 no patrimônio: {(custo_b3/valor_final_sem_b3)*100:.2f}%\n"

 

    f"Taxa real: {taxa_real*100:.2f}% a.a.\n"

    f"IPCA estimado no cálculo: {ipca*100:.2f}% a.a.\n"

    f"Taxa total: {(taxa_nominal*100):.2f}% a.a.\n"

    f"Data compra: {data_inicio.strftime('%d/%m/%Y')}\n"

    f"Vencimento: {data_fim.strftime('%d/%m/%Y')}\n"

   

)

 

plt.gca().text(

    0.02, 0.98,  # posição (canto superior esquerdo)

    texto_info,

    transform=plt.gca().transAxes,

    fontsize=9,

    verticalalignment='top',

    bbox=dict(boxstyle="round", facecolor="white", alpha=0.8)

)

 

plt.tight_layout()

plt.show()

Editado 28 de Junho por Daniel Rizzieri
Implemento do código