Análise Setorial 2025: Como Comparar Empresas e Encontrar Líderes

A análise setorial é fundamental para identificar as melhores oportunidades de investimento. Comparar empresas do mesmo setor permite encontrar líderes de mercado, identificar tendências e descobrir ações subvalorizadas. Aprenda como fazer essa análise usando dados da brapi.dev.

Publicado em 22 de janeiro, 2024

porEquipe brapi.dev

Por que a Análise Setorial é Importante?

A análise setorial permite comparar empresas que operam no mesmo ambiente competitivo, enfrentam regulamentações similares e são afetadas pelos mesmos fatores macroeconômicos. Essa comparação é essencial para:

1. Contexto de Avaliação

Múltiplos isolados podem enganar
Cada setor tem características únicas
Padrões de sazonalidade específicos

2. Identificação de Líderes

Empresas com vantagem competitiva
Gestão superior
Posição de mercado consolidada

3. Oportunidades Relativas

Ações subvalorizadas no setor
Disparidades de valuation
Momentos de entrada/saída

Principais Setores da B3

1. Setor Financeiro

Características:

Regulamentação específica (Banco Central)
Sensibilidade à taxa de juros
Alavancagem natural do negócio

Subsetores:

Bancos comerciais
Seguradoras
Corretoras

Principais Players: ITUB4, BBDC4, BBAS3, BBSE3

2. Utilities (Energia e Saneamento)

Características:

Concessões de longo prazo
Fluxo de caixa previsível
Regulamentação por agências (ANEEL, ANA)

Subsetores:

Energia elétrica
Saneamento
Gás

Principais Players: EGIE3, SBSP3, CPLE6, TAEE11

3. Commodities e Mineração

Características:

Ciclicidade elevada
Exposição a preços internacionais
Intensivo em capital

Subsetores:

Mineração de ferro
Petróleo e gás
Celulose e papel

Principais Players: VALE3, PETR4, SUZB3, KLBN11

4. Consumo e Varejo

Características:

Sensibilidade ao cenário econômico
Sazonalidade nas vendas
Diferentes canais de distribuição

Subsetores:

Varejo físico
E-commerce
Alimentação

Principais Players: MGLU3, LREN3, ABEV3, BRFS3

Métricas-Chave por Setor

Setor Bancário

Indicadores Específicos:

const analiseBanco = {
  eficiencia: 'Índice de Eficiência (< 50% é bom)',
  qualidadeCredito: 'Taxa de Inadimplência (< 5% é boa)',
  rentabilidade: 'ROE (15-25% é típico)',
  capitalização: 'Índice de Basileia (> 11% é obrigatório)',
  crescimento: 'Crescimento da Carteira de Crédito'
};

Análise Comparativa via API:

// Buscar dados fundamentalistas de bancos para comparação
const bancos = ["ITUB4", "BBDC4", "BBAS3", "SANB11", "BPAC11"];
const tickersParam = bancos.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?modules=defaultKeyStatistics,financialData`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Cada resultado contém: defaultKeyStatistics, financialData

Exemplo de Ranking Setor Bancário:

Posição	Ticker	ROE	P/VP	Dividend Yield	Avaliação
1	ITUB4	21,5%	1,8x	4,2%	Líder em eficiência
2	BBAS3	18,3%	0,9x	8,5%	Maior DY, menor P/VP
3	BBDC4	16,8%	1,2x	5,1%	Recuperação em curso
4	SANB11	15,2%	1,4x	6,3%	Bom dividend yield
5	BPAC11	12,5%	1,6x	2,8%	Foco em crescimento

Critérios de ordenação: ROE (maior = melhor rentabilidade sobre patrimônio)

Setor de Utilities

Métricas Relevantes:

// Buscar dados de utilities para análise setorial
const utilities = ["EGIE3", "SBSP3", "CPLE6", "TAEE11", "CMIG4"];
const tickersParam = utilities.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?modules=defaultKeyStatistics,financialData`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Ordenar por dividend yield para utilities

Exemplo de Ranking Utilities (ordenado por Dividend Yield):

Ticker	EV/EBITDA	Dividend Yield	Margem Líquida	Característica
TAEE11	7,2x	9,8%	45,2%	Transmissão, alta previsibilidade
CPLE6	5,8x	7,5%	28,3%	Distribuição, bom DY
CMIG4	4,2x	6,9%	22,1%	Mista, desconto histórico
EGIE3	8,5x	5,2%	35,6%	Geração, qualidade premium
SBSP3	6,1x	4,1%	18,7%	Saneamento, crescimento

Métricas-chave para Utilities:

EV/EBITDA: Quanto menor, mais barato (média setor: 6-8x)
Dividend Yield: Prioridade para investidores de renda
Margem Líquida: Eficiência operacional

Setor de Varejo

Indicadores Específicos:

// Buscar dados de varejo para análise comparativa
const varejo = ["MGLU3", "LREN3", "GUAR3", "SOMA3", "AZZA3"];
const tickersParam = varejo.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?modules=defaultKeyStatistics,financialData`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Ordenar por ROE ou margem líquida

Exemplo de Ranking Varejo (ordenado por ROE):

Ticker	P/L	P/Vendas	Margem Líquida	ROE	Situação
LREN3	12,5x	1,2x	8,5%	18,2%	Líder em rentabilidade
GUAR3	8,2x	0,6x	5,2%	12,5%	Desconto, potencial turnaround
SOMA3	15,8x	1,8x	6,8%	14,3%	Premium, bom crescimento
AZZA3	18,5x	2,1x	4,2%	8,5%	Múltiplo elevado
MGLU3	N/A	0,3x	-2,5%	Negativo	Reestruturação

Indicadores-chave para Varejo:

P/Vendas: Útil para empresas sem lucro
Margem Líquida: Eficiência operacional (média setor: 3-8%)
ROE: Rentabilidade para acionistas
Liquidez Corrente: Saúde financeira (>1,0 é saudável)

Dashboard Setorial Interativo

Implementação em React

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import { BarChart, Bar, XAxis, YAxis, CartesianGrid, Tooltip, Legend, ScatterChart, Scatter } from 'recharts';

const DashboardSetorial = () => {
  const [setorSelecionado, setSetorSelecionado] = useState('bancos');
  const [dadosSetor, setDadosSetor] = useState([]);
  const [loading, setLoading] = useState(false);

  const setores = {
    bancos: {
      nome: 'Setor Bancário',
      tickers: ['ITUB4', 'BBDC4', 'BBAS3', 'SANB11', 'BPAC11'],
      metricas: ['roe', 'p_vp', 'dividend_yield'],
      cor: '#3498db'
    },
    utilities: {
      nome: 'Utilities',
      tickers: ['EGIE3', 'SBSP3', 'CPLE6', 'TAEE11', 'CMIG4'],
      metricas: ['ev_ebitda', 'dividend_yield', 'margem_liquida'],
      cor: '#2ecc71'
    },
    varejo: {
      nome: 'Varejo',
      tickers: ['MGLU3', 'LREN3', 'AMER3', 'GUAR3', 'SOMA3'],
      metricas: ['p_l', 'margem_liquida', 'crescimento_receita'],
      cor: '#e74c3c'
    }
  };

  useEffect(() => {
    const buscarDadosSetor = async () => {
      setLoading(true);
      try {
        const setor = setores[setorSelecionado];
        const dados = await analisarSetor(setor.tickers, setorSelecionado);
        setDadosSetor(dados);
      } catch (error) {
        console.error('Erro ao buscar dados do setor:', error);
      } finally {
        setLoading(false);
      }
    };

    buscarDadosSetor();
  }, [setorSelecionado]);

  const analisarSetor = async (tickers, tipoSetor) => {
    const resultados = [];
    
    for (const ticker of tickers) {
      try {
        const response = await fetch(`https://brapi.dev/api/quote/${ticker}?modules=defaultKeyStatistics,financialData&token=${process.env.REACT_APP_BRAPI_TOKEN}`);
        const data = await response.json();
        
        const acao = data.results[0];
        const stats = acao.defaultKeyStatistics || {};
        const financials = acao.financialData || {};
        
        const dadosComuns = {
          ticker: acao.symbol,
          nome: acao.shortName,
          preco: acao.regularMarketPrice,
          variacao: acao.regularMarketChangePercent
        };
        
        // Métricas específicas por setor
        if (tipoSetor === 'bancos') {
          resultados.push({
            ...dadosComuns,
            roe: (financials.returnOnEquity || 0) * 100,
            p_vp: stats.priceToBook || 0,
            dividend_yield: (stats.dividendYield || 0) * 100
          });
        } else if (tipoSetor === 'utilities') {
          resultados.push({
            ...dadosComuns,
            ev_ebitda: stats.enterpriseToEbitda || 0,
            dividend_yield: (stats.dividendYield || 0) * 100,
            margem_liquida: (financials.profitMargins || 0) * 100
          });
        } else if (tipoSetor === 'varejo') {
          resultados.push({
            ...dadosComuns,
            p_l: stats.forwardPE || 0,
            margem_liquida: (financials.profitMargins || 0) * 100,
            roe: (financials.returnOnEquity || 0) * 100
          });
        }
      } catch (error) {
        console.error(`Erro ao processar ${ticker}:`, error);
      }
    }
    
    return resultados;
  };

  const renderGraficoComparativo = () => {
    if (!dadosSetor.length) return null;
    
    const setor = setores[setorSelecionado];
    
    return (
      <div className="graficos">
        <h3>Comparação {setor.nome}</h3>
        
        {/* Gráfico de barras para primeira métrica */}
        <div className="grafico-container">
          <h4>ROE / EV/EBITDA / P/L</h4>
          <BarChart width={800} height={300} data={dadosSetor}>
            <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
            <XAxis dataKey="ticker" />
            <YAxis />
            <Tooltip />
            <Legend />
            <Bar 
              dataKey={setor.metricas[0]} 
              fill={setor.cor} 
              name={setor.metricas[0].toUpperCase().replace('_', '/')}
            />
          </BarChart>
        </div>
        
        {/* Scatter plot para análise cruzada */}
        <div className="grafico-container">
          <h4>Dividend Yield vs Margem Líquida</h4>
          <ScatterChart width={800} height={300} data={dadosSetor}>
            <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
            <XAxis dataKey="dividend_yield" name="Dividend Yield" />
            <YAxis dataKey="margem_liquida" name="Margem Líquida" />
            <Tooltip />
            <Scatter fill={setor.cor} />
          </ScatterChart>
        </div>
      </div>
    );
  };

  const renderTabela = () => {
    if (!dadosSetor.length) return null;
    
    return (
      <div className="tabela-container">
        <h3>Ranking Detalhado</h3>
        <table className="tabela-setor">
          <thead>
            <tr>
              <th>Posição</th>
              <th>Ticker</th>
              <th>Nome</th>
              <th>Preço</th>
              <th>Variação</th>
              {setorSelecionado === 'bancos' && (
                <>
                  <th>ROE (%)</th>
                  <th>P/VP</th>
                  <th>DY (%)</th>
                </>
              )}
              {setorSelecionado === 'utilities' && (
                <>
                  <th>EV/EBITDA</th>
                  <th>DY (%)</th>
                  <th>Margem (%)</th>
                </>
              )}
              {setorSelecionado === 'varejo' && (
                <>
                  <th>P/L</th>
                  <th>ROE (%)</th>
                  <th>Margem (%)</th>
                </>
              )}
            </tr>
          </thead>
          <tbody>
            {dadosSetor.map((empresa, index) => (
              <tr key={empresa.ticker}>
                <td>{index + 1}</td>
                <td className="ticker">{empresa.ticker}</td>
                <td>{empresa.nome}</td>
                <td>R$ {empresa.preco.toFixed(2)}</td>
                <td className={empresa.variacao >= 0 ? 'positivo' : 'negativo'}>
                  {empresa.variacao >= 0 ? '+' : ''}{empresa.variacao.toFixed(2)}%
                </td>
                {setorSelecionado === 'bancos' && (
                  <>
                    <td>{empresa.roe.toFixed(1)}%</td>
                    <td>{empresa.p_vp.toFixed(2)}</td>
                    <td>{empresa.dividend_yield.toFixed(1)}%</td>
                  </>
                )}
                {setorSelecionado === 'utilities' && (
                  <>
                    <td>{empresa.ev_ebitda.toFixed(1)}x</td>
                    <td>{empresa.dividend_yield.toFixed(1)}%</td>
                    <td>{empresa.margem_liquida.toFixed(1)}%</td>
                  </>
                )}
                {setorSelecionado === 'varejo' && (
                  <>
                    <td>{empresa.p_l.toFixed(1)}x</td>
                    <td>{empresa.roe.toFixed(1)}%</td>
                    <td>{empresa.margem_liquida.toFixed(1)}%</td>
                  </>
                )}
              </tr>
            ))}
          </tbody>
        </table>
      </div>
    );
  };

  return (
    <div className="dashboard-setorial">
      <div className="header">
        <h1>Análise Setorial - B3</h1>
        <div className="seletores">
          {Object.entries(setores).map(([key, setor]) => (
            <button
              key={key}
              className={`setor-btn ${setorSelecionado === key ? 'ativo' : ''}`}
              onClick={() => setSetorSelecionado(key)}
              style={{ backgroundColor: setor.cor }}
            >
              {setor.nome}
            </button>
          ))}
        </div>
      </div>
      
      {loading ? (
        <div className="loading">Carregando dados do setor...</div>
      ) : (
        <>
          {renderGraficoComparativo()}
          {renderTabela()}
        </>
      )}
    </div>
  );
};

export default DashboardSetorial;

Análise de Ciclos Setoriais

Identificando Momentos de Entrada

Para analisar ciclos setoriais, busque dados históricos mensais via brapi:

// Buscar dados históricos para análise de ciclos
const utilities = ["EGIE3", "SBSP3", "CPLE6", "TAEE11"];
const tickersParam = utilities.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?range=5y&interval=1mo`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Cada resultado contém historicalDataPrice para análise de ciclos

Framework de Análise de Ciclos Setoriais:

Momento do Ciclo	Performance Recente	Ação Sugerida
Alta do ciclo	> +2% ao mês (12 meses)	CUIDADO - Valuations esticados
Meio do ciclo	Entre -2% e +2% ao mês	NEUTRO - Seletividade
Baixa do ciclo	< -2% ao mês (12 meses)	OPORTUNIDADE - Valuations atrativos

Sazonalidade Típica por Setor (Melhores Meses):

Setor	Meses Fortes	Meses Fracos	Motivo
Utilities	Jan, Jul, Nov	Fev, Mai, Ago	Reajustes tarifários, período seco
Bancos	Mar, Ago, Dez	Jan, Abr, Set	Resultados trimestrais, dividendos
Varejo	Nov, Dez, Mai	Jan, Fev, Mar	Black Friday, Natal, Dia das Mães
Commodities	Mar, Set	Jun, Dez	Safras, demanda industrial

Como interpretar:

Compare a performance dos últimos 12 meses com a média móvel de longo prazo
Se performance recente > média de longo prazo = ciclo de alta
Use sazonalidade para timing de entrada/saída

Estratégias de Pair Trading

Identificando Pares para Trading

Pair trading envolve comprar uma ação e vender outra do mesmo setor quando a relação entre elas diverge da média histórica.

// Buscar dados históricos para análise de pares
const bancos = ["ITUB4", "BBDC4", "BBAS3", "SANB11"];
const tickersParam = bancos.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?range=1y&interval=1d`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Use historicalDataPrice para calcular correlações e ratios

Conceitos de Pair Trading:

Termo	Definição	Uso
Correlação	Grau de movimentação conjunta (0 a 1)	> 0,7 indica par adequado
Ratio	Preço Ação A / Preço Ação B	Base para análise
Z-Score	Desvios do ratio vs média histórica	Sinal de entrada/saída

Interpretação do Z-Score:

Z-Score	Situação	Ação
> +2,0	Ação A muito cara vs B	SHORT A / LONG B
+1,0 a +2,0	A moderadamente cara	Monitorar
-1,0 a +1,0	Equilíbrio	Sem oportunidade
-2,0 a -1,0	A moderadamente barata	Monitorar
< -2,0	Ação A muito barata vs B	LONG A / SHORT B

Exemplo de Oportunidades (Setor Bancário):

Par	Correlação	Z-Score	Sugestão
ITUB4/BBDC4	0,92	+2,3	SHORT ITUB4 / LONG BBDC4
BBAS3/SANB11	0,78	-1,8	Monitorar para LONG BBAS3
ITUB4/BBAS3	0,85	+0,5	Neutro

Critérios para par válido:

Correlação > 0,7 (alta correlação histórica)
p-value < 0,05 (estatisticamente significativo)
Z-Score > |2,0| (divergência significativa)

Relatório Setorial Automatizado

Estrutura do Relatório Setorial

Para gerar um relatório completo, busque dados fundamentalistas e técnicos via brapi:

// Buscar dados para relatório setorial completo
const utilities = ["EGIE3", "SBSP3", "CPLE6", "TAEE11", "CMIG4"];
const tickersParam = utilities.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?modules=defaultKeyStatistics,financialData`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Use os dados para montar seu relatório setorial

Modelo de Relatório Setorial:

Resumo Executivo

Categoria	Empresa	Indicador	Motivo
Líder do Setor	EGIE3	ROE 22,5%	Maior eficiência operacional
Melhor Valor	CMIG4	P/L 5,8x	Menor múltiplo do setor
Maior Dividend Yield	TAEE11	DY 9,8%	Foco em distribuição

Ranking de Empresas

Pos	Ticker	ROE	P/L	DY	Score
1	EGIE3	22,5%	12,3x	5,2%	8,5
2	TAEE11	18,2%	8,5x	9,8%	8,2
3	SBSP3	15,8%	10,2x	4,1%	7,5
4	CPLE6	14,5%	7,2x	7,5%	7,2
5	CMIG4	12,3%	5,8x	6,9%	6,8

Análise Técnica do Setor

Aspecto	Valor
Tendência Geral	Alta moderada
Força da Tendência	Média
Suporte Setorial	Índice setorial em R$ 1.850
Resistência Setorial	Índice setorial em R$ 2.100

Recomendações

Tipo	Descrição
Compra	CMIG4 - múltiplo descontado, potencial de reavaliação
Manter	EGIE3, TAEE11 - qualidade, bom para renda
Monitorar	CPLE6 - aguardar definição regulatória
Evitar	Nenhuma empresa crítica no momento

Componentes de um bom relatório setorial:

Resumo executivo com destaques
Ranking quantitativo ordenado por score
Análise técnica do índice setorial
Recomendações acionáveis com justificativa

Conclusão

A análise setorial é uma ferramenta poderosa para investidores que buscam identificar as melhores oportunidades dentro de cada segmento da economia. Ao comparar empresas do mesmo setor, é possível:

Benefícios da Análise Setorial:

Contexto Apropriado: Múltiplos e indicadores ganham significado real
Identificação de Líderes: Encontrar empresas com vantagem competitiva
Oportunidades Relativas: Descobrir ações subvalorizadas
Timing de Investimento: Identificar momentos de entrada/saída

Próximos Passos:

Explore nossa API completa para dados setoriais
Use nossa plataforma para comparações interativas
Implemente os códigos apresentados neste guia
Crie seus próprios dashboards setoriais

Recursos Adicionais:

Dados fundamentalistas detalhados por empresa
Histórico completo para análise de tendências
Exemplos de código em múltiplas linguagens

Lembre-se: A análise setorial deve ser combinada com análise macroeconômica e gestão adequada de risco. Diversifique sempre entre setores para reduzir riscos específicos!

A análise setorial é fundamental para identificar as melhores oportunidades de investimento. Comparar empresas do mesmo setor permite encontrar líderes de mercado, identificar tendências e descobrir ações subvalorizadas. Aprenda como fazer essa análise usando dados da brapi.dev.

Publicado em 22 de janeiro, 2024

porEquipe brapi.dev

Por que a Análise Setorial é Importante?

1. Contexto de Avaliação

Múltiplos isolados podem enganar
Cada setor tem características únicas
Padrões de sazonalidade específicos

2. Identificação de Líderes

Empresas com vantagem competitiva
Gestão superior
Posição de mercado consolidada

3. Oportunidades Relativas

Ações subvalorizadas no setor
Disparidades de valuation
Momentos de entrada/saída

Principais Setores da B3

1. Setor Financeiro

Características:

Regulamentação específica (Banco Central)
Sensibilidade à taxa de juros
Alavancagem natural do negócio

Subsetores:

Bancos comerciais
Seguradoras
Corretoras

Principais Players: ITUB4, BBDC4, BBAS3, BBSE3

2. Utilities (Energia e Saneamento)

Características:

Concessões de longo prazo
Fluxo de caixa previsível
Regulamentação por agências (ANEEL, ANA)

Subsetores:

Energia elétrica
Saneamento
Gás

Principais Players: EGIE3, SBSP3, CPLE6, TAEE11

3. Commodities e Mineração

Características:

Ciclicidade elevada
Exposição a preços internacionais
Intensivo em capital

Subsetores:

Mineração de ferro
Petróleo e gás
Celulose e papel

Principais Players: VALE3, PETR4, SUZB3, KLBN11

4. Consumo e Varejo

Características:

Sensibilidade ao cenário econômico
Sazonalidade nas vendas
Diferentes canais de distribuição

Subsetores:

Varejo físico
E-commerce
Alimentação

Principais Players: MGLU3, LREN3, ABEV3, BRFS3

Métricas-Chave por Setor

Setor Bancário

Indicadores Específicos:

const analiseBanco = {
  eficiencia: 'Índice de Eficiência (< 50% é bom)',
  qualidadeCredito: 'Taxa de Inadimplência (< 5% é boa)',
  rentabilidade: 'ROE (15-25% é típico)',
  capitalização: 'Índice de Basileia (> 11% é obrigatório)',
  crescimento: 'Crescimento da Carteira de Crédito'
};

Análise Comparativa via API:

// Buscar dados fundamentalistas de bancos para comparação
const bancos = ["ITUB4", "BBDC4", "BBAS3", "SANB11", "BPAC11"];
const tickersParam = bancos.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?modules=defaultKeyStatistics,financialData`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Cada resultado contém: defaultKeyStatistics, financialData

Exemplo de Ranking Setor Bancário:

Posição	Ticker	ROE	P/VP	Dividend Yield	Avaliação
1	ITUB4	21,5%	1,8x	4,2%	Líder em eficiência
2	BBAS3	18,3%	0,9x	8,5%	Maior DY, menor P/VP
3	BBDC4	16,8%	1,2x	5,1%	Recuperação em curso
4	SANB11	15,2%	1,4x	6,3%	Bom dividend yield
5	BPAC11	12,5%	1,6x	2,8%	Foco em crescimento

Critérios de ordenação: ROE (maior = melhor rentabilidade sobre patrimônio)

Setor de Utilities

Métricas Relevantes:

// Buscar dados de utilities para análise setorial
const utilities = ["EGIE3", "SBSP3", "CPLE6", "TAEE11", "CMIG4"];
const tickersParam = utilities.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?modules=defaultKeyStatistics,financialData`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Ordenar por dividend yield para utilities

Exemplo de Ranking Utilities (ordenado por Dividend Yield):

Ticker	EV/EBITDA	Dividend Yield	Margem Líquida	Característica
TAEE11	7,2x	9,8%	45,2%	Transmissão, alta previsibilidade
CPLE6	5,8x	7,5%	28,3%	Distribuição, bom DY
CMIG4	4,2x	6,9%	22,1%	Mista, desconto histórico
EGIE3	8,5x	5,2%	35,6%	Geração, qualidade premium
SBSP3	6,1x	4,1%	18,7%	Saneamento, crescimento

Métricas-chave para Utilities:

EV/EBITDA: Quanto menor, mais barato (média setor: 6-8x)
Dividend Yield: Prioridade para investidores de renda
Margem Líquida: Eficiência operacional

Setor de Varejo

Indicadores Específicos:

// Buscar dados de varejo para análise comparativa
const varejo = ["MGLU3", "LREN3", "GUAR3", "SOMA3", "AZZA3"];
const tickersParam = varejo.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?modules=defaultKeyStatistics,financialData`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Ordenar por ROE ou margem líquida

Exemplo de Ranking Varejo (ordenado por ROE):

Ticker	P/L	P/Vendas	Margem Líquida	ROE	Situação
LREN3	12,5x	1,2x	8,5%	18,2%	Líder em rentabilidade
GUAR3	8,2x	0,6x	5,2%	12,5%	Desconto, potencial turnaround
SOMA3	15,8x	1,8x	6,8%	14,3%	Premium, bom crescimento
AZZA3	18,5x	2,1x	4,2%	8,5%	Múltiplo elevado
MGLU3	N/A	0,3x	-2,5%	Negativo	Reestruturação

Indicadores-chave para Varejo:

P/Vendas: Útil para empresas sem lucro
Margem Líquida: Eficiência operacional (média setor: 3-8%)
ROE: Rentabilidade para acionistas
Liquidez Corrente: Saúde financeira (>1,0 é saudável)

Dashboard Setorial Interativo

Implementação em React

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import { BarChart, Bar, XAxis, YAxis, CartesianGrid, Tooltip, Legend, ScatterChart, Scatter } from 'recharts';

const DashboardSetorial = () => {
  const [setorSelecionado, setSetorSelecionado] = useState('bancos');
  const [dadosSetor, setDadosSetor] = useState([]);
  const [loading, setLoading] = useState(false);

  const setores = {
    bancos: {
      nome: 'Setor Bancário',
      tickers: ['ITUB4', 'BBDC4', 'BBAS3', 'SANB11', 'BPAC11'],
      metricas: ['roe', 'p_vp', 'dividend_yield'],
      cor: '#3498db'
    },
    utilities: {
      nome: 'Utilities',
      tickers: ['EGIE3', 'SBSP3', 'CPLE6', 'TAEE11', 'CMIG4'],
      metricas: ['ev_ebitda', 'dividend_yield', 'margem_liquida'],
      cor: '#2ecc71'
    },
    varejo: {
      nome: 'Varejo',
      tickers: ['MGLU3', 'LREN3', 'AMER3', 'GUAR3', 'SOMA3'],
      metricas: ['p_l', 'margem_liquida', 'crescimento_receita'],
      cor: '#e74c3c'
    }
  };

  useEffect(() => {
    const buscarDadosSetor = async () => {
      setLoading(true);
      try {
        const setor = setores[setorSelecionado];
        const dados = await analisarSetor(setor.tickers, setorSelecionado);
        setDadosSetor(dados);
      } catch (error) {
        console.error('Erro ao buscar dados do setor:', error);
      } finally {
        setLoading(false);
      }
    };

    buscarDadosSetor();
  }, [setorSelecionado]);

  const analisarSetor = async (tickers, tipoSetor) => {
    const resultados = [];
    
    for (const ticker of tickers) {
      try {
        const response = await fetch(`https://brapi.dev/api/quote/${ticker}?modules=defaultKeyStatistics,financialData&token=${process.env.REACT_APP_BRAPI_TOKEN}`);
        const data = await response.json();
        
        const acao = data.results[0];
        const stats = acao.defaultKeyStatistics || {};
        const financials = acao.financialData || {};
        
        const dadosComuns = {
          ticker: acao.symbol,
          nome: acao.shortName,
          preco: acao.regularMarketPrice,
          variacao: acao.regularMarketChangePercent
        };
        
        // Métricas específicas por setor
        if (tipoSetor === 'bancos') {
          resultados.push({
            ...dadosComuns,
            roe: (financials.returnOnEquity || 0) * 100,
            p_vp: stats.priceToBook || 0,
            dividend_yield: (stats.dividendYield || 0) * 100
          });
        } else if (tipoSetor === 'utilities') {
          resultados.push({
            ...dadosComuns,
            ev_ebitda: stats.enterpriseToEbitda || 0,
            dividend_yield: (stats.dividendYield || 0) * 100,
            margem_liquida: (financials.profitMargins || 0) * 100
          });
        } else if (tipoSetor === 'varejo') {
          resultados.push({
            ...dadosComuns,
            p_l: stats.forwardPE || 0,
            margem_liquida: (financials.profitMargins || 0) * 100,
            roe: (financials.returnOnEquity || 0) * 100
          });
        }
      } catch (error) {
        console.error(`Erro ao processar ${ticker}:`, error);
      }
    }
    
    return resultados;
  };

  const renderGraficoComparativo = () => {
    if (!dadosSetor.length) return null;
    
    const setor = setores[setorSelecionado];
    
    return (
      <div className="graficos">
        <h3>Comparação {setor.nome}</h3>
        
        {/* Gráfico de barras para primeira métrica */}
        <div className="grafico-container">
          <h4>ROE / EV/EBITDA / P/L</h4>
          <BarChart width={800} height={300} data={dadosSetor}>
            <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
            <XAxis dataKey="ticker" />
            <YAxis />
            <Tooltip />
            <Legend />
            <Bar 
              dataKey={setor.metricas[0]} 
              fill={setor.cor} 
              name={setor.metricas[0].toUpperCase().replace('_', '/')}
            />
          </BarChart>
        </div>
        
        {/* Scatter plot para análise cruzada */}
        <div className="grafico-container">
          <h4>Dividend Yield vs Margem Líquida</h4>
          <ScatterChart width={800} height={300} data={dadosSetor}>
            <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
            <XAxis dataKey="dividend_yield" name="Dividend Yield" />
            <YAxis dataKey="margem_liquida" name="Margem Líquida" />
            <Tooltip />
            <Scatter fill={setor.cor} />
          </ScatterChart>
        </div>
      </div>
    );
  };

  const renderTabela = () => {
    if (!dadosSetor.length) return null;
    
    return (
      <div className="tabela-container">
        <h3>Ranking Detalhado</h3>
        <table className="tabela-setor">
          <thead>
            <tr>
              <th>Posição</th>
              <th>Ticker</th>
              <th>Nome</th>
              <th>Preço</th>
              <th>Variação</th>
              {setorSelecionado === 'bancos' && (
                <>
                  <th>ROE (%)</th>
                  <th>P/VP</th>
                  <th>DY (%)</th>
                </>
              )}
              {setorSelecionado === 'utilities' && (
                <>
                  <th>EV/EBITDA</th>
                  <th>DY (%)</th>
                  <th>Margem (%)</th>
                </>
              )}
              {setorSelecionado === 'varejo' && (
                <>
                  <th>P/L</th>
                  <th>ROE (%)</th>
                  <th>Margem (%)</th>
                </>
              )}
            </tr>
          </thead>
          <tbody>
            {dadosSetor.map((empresa, index) => (
              <tr key={empresa.ticker}>
                <td>{index + 1}</td>
                <td className="ticker">{empresa.ticker}</td>
                <td>{empresa.nome}</td>
                <td>R$ {empresa.preco.toFixed(2)}</td>
                <td className={empresa.variacao >= 0 ? 'positivo' : 'negativo'}>
                  {empresa.variacao >= 0 ? '+' : ''}{empresa.variacao.toFixed(2)}%
                </td>
                {setorSelecionado === 'bancos' && (
                  <>
                    <td>{empresa.roe.toFixed(1)}%</td>
                    <td>{empresa.p_vp.toFixed(2)}</td>
                    <td>{empresa.dividend_yield.toFixed(1)}%</td>
                  </>
                )}
                {setorSelecionado === 'utilities' && (
                  <>
                    <td>{empresa.ev_ebitda.toFixed(1)}x</td>
                    <td>{empresa.dividend_yield.toFixed(1)}%</td>
                    <td>{empresa.margem_liquida.toFixed(1)}%</td>
                  </>
                )}
                {setorSelecionado === 'varejo' && (
                  <>
                    <td>{empresa.p_l.toFixed(1)}x</td>
                    <td>{empresa.roe.toFixed(1)}%</td>
                    <td>{empresa.margem_liquida.toFixed(1)}%</td>
                  </>
                )}
              </tr>
            ))}
          </tbody>
        </table>
      </div>
    );
  };

  return (
    <div className="dashboard-setorial">
      <div className="header">
        <h1>Análise Setorial - B3</h1>
        <div className="seletores">
          {Object.entries(setores).map(([key, setor]) => (
            <button
              key={key}
              className={`setor-btn ${setorSelecionado === key ? 'ativo' : ''}`}
              onClick={() => setSetorSelecionado(key)}
              style={{ backgroundColor: setor.cor }}
            >
              {setor.nome}
            </button>
          ))}
        </div>
      </div>
      
      {loading ? (
        <div className="loading">Carregando dados do setor...</div>
      ) : (
        <>
          {renderGraficoComparativo()}
          {renderTabela()}
        </>
      )}
    </div>
  );
};

export default DashboardSetorial;

Análise de Ciclos Setoriais

Identificando Momentos de Entrada

Para analisar ciclos setoriais, busque dados históricos mensais via brapi:

// Buscar dados históricos para análise de ciclos
const utilities = ["EGIE3", "SBSP3", "CPLE6", "TAEE11"];
const tickersParam = utilities.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?range=5y&interval=1mo`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Cada resultado contém historicalDataPrice para análise de ciclos

Framework de Análise de Ciclos Setoriais:

Momento do Ciclo	Performance Recente	Ação Sugerida
Alta do ciclo	> +2% ao mês (12 meses)	CUIDADO - Valuations esticados
Meio do ciclo	Entre -2% e +2% ao mês	NEUTRO - Seletividade
Baixa do ciclo	< -2% ao mês (12 meses)	OPORTUNIDADE - Valuations atrativos

Sazonalidade Típica por Setor (Melhores Meses):

Setor	Meses Fortes	Meses Fracos	Motivo
Utilities	Jan, Jul, Nov	Fev, Mai, Ago	Reajustes tarifários, período seco
Bancos	Mar, Ago, Dez	Jan, Abr, Set	Resultados trimestrais, dividendos
Varejo	Nov, Dez, Mai	Jan, Fev, Mar	Black Friday, Natal, Dia das Mães
Commodities	Mar, Set	Jun, Dez	Safras, demanda industrial

Como interpretar:

Compare a performance dos últimos 12 meses com a média móvel de longo prazo
Se performance recente > média de longo prazo = ciclo de alta
Use sazonalidade para timing de entrada/saída

Estratégias de Pair Trading

Identificando Pares para Trading

Pair trading envolve comprar uma ação e vender outra do mesmo setor quando a relação entre elas diverge da média histórica.

// Buscar dados históricos para análise de pares
const bancos = ["ITUB4", "BBDC4", "BBAS3", "SANB11"];
const tickersParam = bancos.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?range=1y&interval=1d`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Use historicalDataPrice para calcular correlações e ratios

Conceitos de Pair Trading:

Termo	Definição	Uso
Correlação	Grau de movimentação conjunta (0 a 1)	> 0,7 indica par adequado
Ratio	Preço Ação A / Preço Ação B	Base para análise
Z-Score	Desvios do ratio vs média histórica	Sinal de entrada/saída

Interpretação do Z-Score:

Z-Score	Situação	Ação
> +2,0	Ação A muito cara vs B	SHORT A / LONG B
+1,0 a +2,0	A moderadamente cara	Monitorar
-1,0 a +1,0	Equilíbrio	Sem oportunidade
-2,0 a -1,0	A moderadamente barata	Monitorar
< -2,0	Ação A muito barata vs B	LONG A / SHORT B

Exemplo de Oportunidades (Setor Bancário):

Par	Correlação	Z-Score	Sugestão
ITUB4/BBDC4	0,92	+2,3	SHORT ITUB4 / LONG BBDC4
BBAS3/SANB11	0,78	-1,8	Monitorar para LONG BBAS3
ITUB4/BBAS3	0,85	+0,5	Neutro

Critérios para par válido:

Correlação > 0,7 (alta correlação histórica)
p-value < 0,05 (estatisticamente significativo)
Z-Score > |2,0| (divergência significativa)

Relatório Setorial Automatizado

Estrutura do Relatório Setorial

Para gerar um relatório completo, busque dados fundamentalistas e técnicos via brapi:

// Buscar dados para relatório setorial completo
const utilities = ["EGIE3", "SBSP3", "CPLE6", "TAEE11", "CMIG4"];
const tickersParam = utilities.join(",");

const response = await fetch(
  `https://brapi.dev/api/quote/${tickersParam}?modules=defaultKeyStatistics,financialData`,
  { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.BRAPI_TOKEN}` } }
);
const { results } = await response.json();
// Use os dados para montar seu relatório setorial

Modelo de Relatório Setorial:

Resumo Executivo

Categoria	Empresa	Indicador	Motivo
Líder do Setor	EGIE3	ROE 22,5%	Maior eficiência operacional
Melhor Valor	CMIG4	P/L 5,8x	Menor múltiplo do setor
Maior Dividend Yield	TAEE11	DY 9,8%	Foco em distribuição

Ranking de Empresas

Pos	Ticker	ROE	P/L	DY	Score
1	EGIE3	22,5%	12,3x	5,2%	8,5
2	TAEE11	18,2%	8,5x	9,8%	8,2
3	SBSP3	15,8%	10,2x	4,1%	7,5
4	CPLE6	14,5%	7,2x	7,5%	7,2
5	CMIG4	12,3%	5,8x	6,9%	6,8

Análise Técnica do Setor

Aspecto	Valor
Tendência Geral	Alta moderada
Força da Tendência	Média
Suporte Setorial	Índice setorial em R$ 1.850
Resistência Setorial	Índice setorial em R$ 2.100

Recomendações

Tipo	Descrição
Compra	CMIG4 - múltiplo descontado, potencial de reavaliação
Manter	EGIE3, TAEE11 - qualidade, bom para renda
Monitorar	CPLE6 - aguardar definição regulatória
Evitar	Nenhuma empresa crítica no momento

Componentes de um bom relatório setorial:

Resumo executivo com destaques
Ranking quantitativo ordenado por score
Análise técnica do índice setorial
Recomendações acionáveis com justificativa

Conclusão

Benefícios da Análise Setorial:

Contexto Apropriado: Múltiplos e indicadores ganham significado real
Identificação de Líderes: Encontrar empresas com vantagem competitiva
Oportunidades Relativas: Descobrir ações subvalorizadas
Timing de Investimento: Identificar momentos de entrada/saída

Próximos Passos:

Explore nossa API completa para dados setoriais
Use nossa plataforma para comparações interativas
Implemente os códigos apresentados neste guia
Crie seus próprios dashboards setoriais

Recursos Adicionais:

Dados fundamentalistas detalhados por empresa
Histórico completo para análise de tendências
Exemplos de código em múltiplas linguagens

Lembre-se: A análise setorial deve ser combinada com análise macroeconômica e gestão adequada de risco. Diversifique sempre entre setores para reduzir riscos específicos!

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