Pular para conteúdo

LFT

data(date)

Busca as taxas indicativas de LFT para a data de referência na ANBIMA.

Parameters:

Name Type Description Default
date DateLike

Data de referência para a consulta.

 required

Returns:

Type Description
DataFrame

pl.DataFrame: DataFrame Polars com os dados de LFT.
Output Columns
  • data_referencia (Date): Data de referência dos dados.
  • titulo (String): Tipo do título (ex.: "LFT").
  • codigo_selic (Int64): Código do título no SELIC.
  • data_base (Date): Data base de emissão do título.
  • data_vencimento (Date): Data de vencimento do título.
  • dias_uteis (Int64): Dias úteis entre referência e vencimento.
  • prazo_medio (Float64): Prazo médio do título em anos.
  • pu (Float64): Preço unitário (PU).
  • taxa_compra (Float64): Taxa de compra (decimal).
  • taxa_venda (Float64): Taxa de venda (decimal).
  • taxa_indicativa (Float64): Taxa indicativa (decimal).
  • taxa_di (Float64): Taxa de ajuste do DI Futuro interpolada pelo método flat forward.
  • rentabilidade (Float64): Rentabilidade da LFT sobre o DI.

Examples:

>>> from pyield import lft
>>> df_lft = lft.data("23-08-2024")
Source code in pyield/tn/lft.py 
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
def data(date: DateLike) -> pl.DataFrame:
    """
    Busca as taxas indicativas de LFT para a data de referência na ANBIMA.

    Args:
        date (DateLike): Data de referência para a consulta.

    Returns:
        pl.DataFrame: DataFrame Polars com os dados de LFT.

    Output Columns:
        - data_referencia (Date): Data de referência dos dados.
        - titulo (String): Tipo do título (ex.: "LFT").
        - codigo_selic (Int64): Código do título no SELIC.
        - data_base (Date): Data base de emissão do título.
        - data_vencimento (Date): Data de vencimento do título.
        - dias_uteis (Int64): Dias úteis entre referência e vencimento.
        - prazo_medio (Float64): Prazo médio do título em anos.
        - pu (Float64): Preço unitário (PU).
        - taxa_compra (Float64): Taxa de compra (decimal).
        - taxa_venda (Float64): Taxa de venda (decimal).
        - taxa_indicativa (Float64): Taxa indicativa (decimal).
        - taxa_di (Float64): Taxa de ajuste do DI Futuro interpolada pelo
            método flat forward.
        - rentabilidade (Float64): Rentabilidade da LFT sobre o DI.

    Examples:
        >>> from pyield import lft
        >>> df_lft = lft.data("23-08-2024")  # doctest: +SKIP
    """
    df = utils.obter_tpf(date, "LFT")
    if df.is_empty():
        return df

    data_ref = cv.converter_datas(date)

    df = df.with_columns(
        dias_uteis=bday.count_expr("data_referencia", "data_vencimento"),
    )

    df = df.with_columns(
        prazo_medio=pl.col("dias_uteis") / 252,
    )
    df = utils.adicionar_taxa_di(df, data_ref)

    df = df.with_columns(
        rentabilidade=pl.struct("taxa_indicativa", "taxa_di").map_elements(
            lambda s: premium(s["taxa_indicativa"], s["taxa_di"]),
            return_dtype=pl.Float64,
        )
    )

    return df.select(
        "data_referencia",
        "titulo",
        "codigo_selic",
        "data_base",
        "data_vencimento",
        "dias_uteis",
        "prazo_medio",
        "pu",
        "taxa_compra",
        "taxa_venda",
        "taxa_indicativa",
        "taxa_di",
        "rentabilidade",
    )

maturities(date)

Busca os vencimentos disponíveis para a data de referência.

Parameters:

Name Type Description Default
date DateLike

Data de referência para a consulta.

 required

Returns:

Type Description
Series

pl.Series: Série de datas de vencimento disponíveis.

Examples:

>>> from pyield import lft
>>> lft.maturities("22-08-2024")
shape: (14,)
Series: 'data_vencimento' [date]
[
    2024-09-01
    2025-03-01
    2025-09-01
    2026-03-01
    2026-09-01
    …
    2029-03-01
    2029-09-01
    2030-03-01
    2030-06-01
    2030-09-01
]
Source code in pyield/tn/lft.py 
 78
 79
 80
 81
 82
 83
 84
 85
 86
 87
 88
 89
 90
 91
 92
 93
 94
 95
 96
 97
 98
 99
100
101
102
103
104
105
106
107
def maturities(date: DateLike) -> pl.Series:
    """
    Busca os vencimentos disponíveis para a data de referência.

    Args:
        date (DateLike): Data de referência para a consulta.

    Returns:
        pl.Series: Série de datas de vencimento disponíveis.

    Examples:
        >>> from pyield import lft
        >>> lft.maturities("22-08-2024")
        shape: (14,)
        Series: 'data_vencimento' [date]
        [
            2024-09-01
            2025-03-01
            2025-09-01
            2026-03-01
            2026-09-01
            …
            2029-03-01
            2029-09-01
            2030-03-01
            2030-06-01
            2030-09-01
        ]
    """
    return data(date)["data_vencimento"]

premium(lft_rate, di_rate)

Calcula a rentabilidade da LFT sobre a taxa de DI Futuro.

Parameters:

Name Type Description Default
lft_rate float

Taxa anualizada da LFT sobre a Selic.

 required
di_rate float

Taxa DI Futuro anualizada (interpolada para o mesmo vencimento da LFT).

 required

Returns:

Name Type Description
float float

Rentabilidade da LFT sobre o DI.

Examples:

Calcula a rentabilidade de uma LFT em 28/04/2025:

>>> from pyield import lft
>>> lft_rate = 0.001124  # 0.1124%
>>> di_rate = 0.13967670224373396  # 13.967670224373396%
>>> lft.premium(lft_rate, di_rate)
1.008594331960501
Source code in pyield/tn/lft.py 
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
def premium(lft_rate: float, di_rate: float) -> float:
    """
    Calcula a rentabilidade da LFT sobre a taxa de DI Futuro.

    Args:
        lft_rate (float): Taxa anualizada da LFT sobre a Selic.
        di_rate (float): Taxa DI Futuro anualizada (interpolada para o mesmo
            vencimento da LFT).

    Returns:
        float: Rentabilidade da LFT sobre o DI.

    Examples:
        Calcula a rentabilidade de uma LFT em 28/04/2025:
        >>> from pyield import lft
        >>> lft_rate = 0.001124  # 0.1124%
        >>> di_rate = 0.13967670224373396  # 13.967670224373396%
        >>> lft.premium(lft_rate, di_rate)
        1.008594331960501
    """
    if any_is_empty(lft_rate, di_rate):
        return float("nan")
    # Taxa diária
    fator_lft = (lft_rate + 1) ** (1 / 252)
    fator_di = (di_rate + 1) ** (1 / 252)
    return (fator_lft * fator_di - 1) / (fator_di - 1)

price(vna, quotation)

Calcula o preço (PU) da LFT pelas regras da Anbima.

Parameters:

Name Type Description Default
vna float

Valor nominal atualizado (VNA).

 required
quotation float

Cotação da LFT em base 100.

 required

Returns: float: Preço da LFT truncado em 6 casas decimais.

References
  • SEI Proccess 17944.005214/2024-09

Examples:

>>> from pyield import lft
>>> lft.price(15785.324502, 99.9291)
15774.132706
Source code in pyield/tn/lft.py 
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
def price(
    vna: float,
    quotation: float,
) -> float:
    """
    Calcula o preço (PU) da LFT pelas regras da Anbima.

    Args:
        vna (float): Valor nominal atualizado (VNA).
        quotation (float): Cotação da LFT em base 100.
    Returns:
        float: Preço da LFT truncado em 6 casas decimais.

    References:
         - SEI Proccess 17944.005214/2024-09

    Examples:
        >>> from pyield import lft
        >>> lft.price(15785.324502, 99.9291)
        15774.132706
    """
    if any_is_empty(vna, quotation):
        return float("nan")
    return utils.truncate(vna * quotation / 100, 6)

quotation(settlement, maturity, rate)

Calcula a cotação de uma LFT pelas regras da ANBIMA.

Parameters:

Name Type Description Default
settlement DateLike

Data de liquidação do título.

 required
maturity DateLike

Data de vencimento do título.

 required
rate float

Taxa anualizada do título.

 required

Returns:

Name Type Description
float float

Cotação do título.

Examples:

Calcula a cotação de uma LFT com taxa de 0,02:

>>> from pyield import lft
>>> lft.quotation(
...     settlement="24-07-2024",
...     maturity="01-09-2030",
...     rate=0.001717,  # 0.1717%
... )
98.9645

Entradas nulas retornam float('nan'):

>>> lft.quotation(settlement=None, maturity="01-09-2030", rate=0.001717)
nan
Source code in pyield/tn/lft.py 
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
def quotation(
    settlement: DateLike,
    maturity: DateLike,
    rate: float,
) -> float:
    """
    Calcula a cotação de uma LFT pelas regras da ANBIMA.

    Args:
        settlement (DateLike): Data de liquidação do título.
        maturity (DateLike): Data de vencimento do título.
        rate (float): Taxa anualizada do título.

    Returns:
        float: Cotação do título.

    Examples:
        Calcula a cotação de uma LFT com taxa de 0,02:
        >>> from pyield import lft
        >>> lft.quotation(
        ...     settlement="24-07-2024",
        ...     maturity="01-09-2030",
        ...     rate=0.001717,  # 0.1717%
        ... )
        98.9645

        Entradas nulas retornam float('nan'):
        >>> lft.quotation(settlement=None, maturity="01-09-2030", rate=0.001717)
        nan
    """
    if any_is_empty(settlement, maturity, rate):
        return float("nan")
    # Número de dias úteis entre liquidação (inclusivo) e vencimento (exclusivo)
    dias_uteis = bday.count(settlement, maturity)

    # Número de períodos truncado conforme regras da ANBIMA
    anos_truncados = utils.truncate(dias_uteis / 252, 14)

    fator_desconto = 1 / (1 + rate) ** anos_truncados

    return utils.truncate(100 * fator_desconto, 4)

rate(settlement, maturity, vna, price_value)

Calcula a taxa implícita de uma LFT a partir do preço (PU).

A função inverte numericamente a cadeia price(vna, quotation(...)), encontrando a taxa que zera a diferença entre o preço calculado e o informado.

Parameters:

Name Type Description Default
settlement DateLike

Data de liquidação.

 required
maturity DateLike

Data de vencimento.

 required
vna float

Valor nominal atualizado (VNA).

 required
price_value float

Preço unitário (PU) do título.

 required

Returns:

Name Type Description
float float

Taxa implícita em formato decimal. Retorna NaN em caso de erro.

Examples:

>>> from pyield import lft
>>> lft.rate("24-07-2024", "01-09-2030", 15785.324502, 15621.867466)
0.001717
>>> lft.rate("24-07-2024", "01-03-2025", 15785.324502, 15774.132706)
0.00116
Source code in pyield/tn/lft.py 
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
def rate(
    settlement: DateLike,
    maturity: DateLike,
    vna: float,
    price_value: float,
) -> float:
    """
    Calcula a taxa implícita de uma LFT a partir do preço (PU).

    A função inverte numericamente a cadeia ``price(vna, quotation(...))``,
    encontrando a taxa que zera a diferença entre o preço calculado e o
    informado.

    Args:
        settlement (DateLike): Data de liquidação.
        maturity (DateLike): Data de vencimento.
        vna (float): Valor nominal atualizado (VNA).
        price_value (float): Preço unitário (PU) do título.

    Returns:
        float: Taxa implícita em formato decimal. Retorna NaN em
            caso de erro.

    Examples:
        >>> from pyield import lft
        >>> lft.rate("24-07-2024", "01-09-2030", 15785.324502, 15621.867466)
        0.001717
        >>> lft.rate("24-07-2024", "01-03-2025", 15785.324502, 15774.132706)
        0.00116
    """
    if any_is_empty(settlement, maturity, vna, price_value):
        return float("nan")

    if price_value <= 0:
        return float("nan")

    def diferenca_preco(taxa: float) -> float:
        return price(vna, quotation(settlement, maturity, taxa)) - price_value

    taxa_encontrada = utils.encontrar_raiz(diferenca_preco)
    return round(taxa_encontrada, 6)