Análise Estatística em Tempo Real com Docker, Spark e Algoritmos de Teste de Normalidade e Estacionaridade

“Análise Estatística em Tempo Real com Docker, Spark e Algoritmos de Teste de Normalidade e Estacionaridade”

Nos últimos dias, trabalhei em um projeto bastante desafiador e gratificante: a criação de estatísticas em tempo real utilizando um conjunto robusto de algoritmos estatísticos e ferramentas de processamento distribuído. O foco do projeto foi analisar dados de ações de empresas como Microsoft e Apple, abrangendo um período de 10 anos, e aplicar testes de normalidade e estacionaridade para garantir a robustez dos resultados. Vale ressaltar que todos os dados foram obtidos do Yahoo Finance, o que me proporcionou um acesso confiável e consistente às informações históricas.

Algoritmos Utilizados

Durante o desenvolvimento, utilizei uma série de algoritmos clássicos de estatística, conhecidos por avaliar a normalidade e estacionaridade de séries temporais:

1. Shapiro-Wilk: Este teste avalia se os dados seguem uma distribuição normal. Usei esse algoritmo em várias fases para verificar se os retornos das ações estavam normalmente distribuídos.
2. Anderson-Darling: Outra abordagem para testar a normalidade, porém mais sensível aos dados nas extremidades. Isso me ajudou a refinar a avaliação da normalidade dos preços das ações.
3. Levene: Focado na homogeneidade da variância, esse teste foi fundamental para verificar se os preços das ações das empresas apresentavam variâncias estáveis ao longo do tempo.
4. Dicker-Fuller Aumentado (ADF): Este teste foi essencial para verificar se as séries temporais eram estacionárias, ou seja, se os dados possuem propriedades constantes ao longo do tempo, uma etapa crucial para análises financeiras mais profundas.
5. Teste KPSS: Ao contrário do ADF, o KPSS é um teste de estacionaridade que verifica se a série temporal é não estacionária. Utilizei ambos os testes (ADF e KPSS) para garantir uma análise mais abrangente.
6. Phillips-Perron: Um complemento ao ADF, ajudando a corrigir possíveis problemas de autocorrelação dos dados financeiros, tornando os resultados ainda mais confiáveis.

Processamento Escalado com Docker e Spark

Como o volume de dados era imenso, abrangendo anos de informações das ações da Microsoft e Apple, foi necessário recorrer a ferramentas que permitissem o processamento escalado de maneira eficiente. Para isso, utilizei o Docker e o Apache Spark, que me possibilitaram criar um ambiente de multiprocessamento distribuído e altamente escalável.

O Docker facilitou o isolamento do ambiente e a reprodução da configuração em diferentes máquinas, enquanto o Spark gerenciou o processamento distribuído dos dados em larga escala, tornando possível analisar bilhões de pontos de dados em tempo real. Essa combinação de ferramentas se mostrou fundamental para lidar com a massa de dados, e os resultados foram não apenas satisfatórios, mas entregues de forma eficiente.

Resultados e Conclusão

Graças à robustez dos algoritmos aplicados e à escalabilidade proporcionada pelo Docker e Spark, consegui identificar padrões importantes nas ações da Microsoft e Apple ao longo da última década. A aplicação de testes de normalidade e estacionaridade me permitiu garantir que os modelos financeiros desenvolvidos fossem construídos sobre uma base sólida, validando a confiabilidade dos dados analisados.

Os dados extraídos do Yahoo Finance foram essenciais para a realização das análises. A experiência de trabalhar com esse volume de dados, em tempo real e de forma escalável, foi não apenas educativa, mas também motivadora para futuros projetos. Ferramentas como Docker e Spark continuarão sendo uma parte essencial do meu fluxo de trabalho, especialmente em projetos que demandam processamento de grandes massas de dados de maneira eficiente.

Se você também está pensando em trabalhar com grandes volumes de dados financeiros, recomendo fortemente considerar o uso dessas tecnologias para garantir um processamento robusto e escalável.