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Títulos Públicos Federais (TPF)

Porta de entrada principal para dados de mercado de títulos públicos: taxas indicativas, vencimentos, estoque, negociações secundárias, leilões, benchmarks e Relatório Mensal da Dívida (RMD).

Para precificação e análise por tipo de título (cotação, duration, prêmio), consulte as páginas individuais: LFT, LTN, NTN-B, NTN-F, etc.

Títulos Públicos Federais.

benchmarks(titulo=None, incluir_historico=False)

Busca benchmarks de títulos públicos brasileiros.

Fonte: API do Tesouro Nacional.

Parameters:

Name Type Description Default
titulo str | None

Tipo do título a filtrar (ex.: "LFT"). Se None, retorna todos os títulos.

 None
incluir_historico bool

Se True, inclui benchmarks históricos; se False (padrão), retorna apenas benchmarks vigentes (on-the-run).

 False

Returns:

Type Description
DataFrame

DataFrame Polars com os benchmarks. Retorna DataFrame vazio se
DataFrame

não houver dados.
Output Columns
  • titulo (String): tipo do título (ex.: "LTN", "LFT").
  • data_vencimento (Date): data de vencimento do benchmark.
  • benchmark (String): nome/identificador do benchmark.
  • data_inicio (Date): data de início da vigência.
  • data_fim (Date): data de término da vigência.
Notes

Documentação da API: https://portal-conhecimento.tesouro.gov.br/catalogo-componentes/api-leil%C3%B5es

Examples:

>>> df = yd.tpf.benchmarks(incluir_historico=False)
Source code in pyield/tpf/benchmark.py 
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def benchmarks(
    titulo: str | None = None,
    incluir_historico: bool = False,
) -> pl.DataFrame:
    """Busca benchmarks de títulos públicos brasileiros.

    Fonte: API do Tesouro Nacional.

    Args:
        titulo: Tipo do título a filtrar (ex.: ``"LFT"``). Se ``None``,
            retorna todos os títulos.
        incluir_historico: Se ``True``, inclui benchmarks históricos; se
            ``False`` (padrão), retorna apenas benchmarks vigentes
            (on-the-run).

    Returns:
        DataFrame Polars com os benchmarks. Retorna DataFrame vazio se
        não houver dados.

    Output Columns:
        * titulo (String): tipo do título (ex.: ``"LTN"``, ``"LFT"``).
        * data_vencimento (Date): data de vencimento do benchmark.
        * benchmark (String): nome/identificador do benchmark.
        * data_inicio (Date): data de início da vigência.
        * data_fim (Date): data de término da vigência.

    Notes:
        Documentação da API:
        https://portal-conhecimento.tesouro.gov.br/catalogo-componentes/api-leil%C3%B5es

    Examples:
        >>> df = yd.tpf.benchmarks(incluir_historico=False)
    """
    dados = _buscar_json_api(incluir_historico)
    df = _parsear_df(dados)
    if df.is_empty():
        return pl.DataFrame()
    df = _processar_df(df)

    if incluir_historico:
        colunas_ordenacao = ["data_inicio", "titulo", "data_vencimento"]
    else:
        colunas_ordenacao = ["titulo", "data_vencimento"]
        hoje = relogio.hoje()
        df = df.filter(pl.lit(hoje).is_between("data_inicio", "data_fim"))

    if titulo:
        df = df.filter(pl.col("titulo") == titulo.upper())

    return df.sort(colunas_ordenacao)

curva_pre(data)

Constrói a curva PRE (taxas zero cupom prefixadas).

Combina taxas de LTN (já zero cupom) com taxas spot derivadas de NTN-F via bootstrap. O resultado é a curva de juros prefixada brasileira expressa em taxas zero cupom.

Fonte: ANBIMA (taxas indicativas de LTN e NTN-F).

Parameters:

Name Type Description Default
data DateLike

Data de referência.

 required

Returns:

Type Description
DataFrame

DataFrame com a curva PRE para a data solicitada. Retorna DataFrame
DataFrame

vazio se não houver dados de LTN disponíveis.
Output Columns
  • data_vencimento (Date): data de vencimento do vértice.
  • dias_uteis (Int64): dias úteis entre a data de referência e o vencimento.
  • taxa_zero (Float64): taxa zero cupom anualizada (base 252).

Raises:

Type Description
ValueError

Se houver NTN-F sem dados de LTN para bootstrap.

Examples:

>>> yd.tpf.curva_pre("18-06-2025")
shape: (17, 3)
┌─────────────────┬────────────┬───────────┐
│ data_vencimento ┆ dias_uteis ┆ taxa_zero │
│ ---             ┆ ---        ┆ ---       │
│ date            ┆ i64        ┆ f64       │
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│ 2025-10-01      ┆ 74         ┆ 0.147463  │
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│ 2026-04-01      ┆ 199        ┆ 0.147947  │
│ 2026-07-01      ┆ 260        ┆ 0.147069  │
│ …               ┆ …          ┆ …         │
│ 2030-01-01      ┆ 1135       ┆ 0.137279  │
│ 2031-01-01      ┆ 1387       ┆ 0.138154  │
│ 2032-01-01      ┆ 1639       ┆ 0.13876   │
│ 2033-01-01      ┆ 1891       ┆ 0.1393    │
│ 2035-01-01      ┆ 2390       ┆ 0.141068  │
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Source code in pyield/tpf/pre.py 
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def curva_pre(data: DateLike) -> pl.DataFrame:
    """Constrói a curva PRE (taxas zero cupom prefixadas).

    Combina taxas de LTN (já zero cupom) com taxas spot derivadas de NTN-F
    via bootstrap. O resultado é a curva de juros prefixada brasileira expressa
    em taxas zero cupom.

    Fonte: ANBIMA (taxas indicativas de LTN e NTN-F).

    Args:
        data: Data de referência.

    Returns:
        DataFrame com a curva PRE para a data solicitada. Retorna DataFrame
        vazio se não houver dados de LTN disponíveis.

    Output Columns:
        * data_vencimento (Date): data de vencimento do vértice.
        * dias_uteis (Int64): dias úteis entre a data de referência e o vencimento.
        * taxa_zero (Float64): taxa zero cupom anualizada (base 252).

    Raises:
        ValueError: Se houver NTN-F sem dados de LTN para bootstrap.

    Examples:
        >>> yd.tpf.curva_pre("18-06-2025")
        shape: (17, 3)
        ┌─────────────────┬────────────┬───────────┐
        │ data_vencimento ┆ dias_uteis ┆ taxa_zero │
        │ ---             ┆ ---        ┆ ---       │
        │ date            ┆ i64        ┆ f64       │
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        │ 2025-07-01      ┆ 8          ┆ 0.14835   │
        │ 2025-10-01      ┆ 74         ┆ 0.147463  │
        │ 2026-01-01      ┆ 138        ┆ 0.147752  │
        │ 2026-04-01      ┆ 199        ┆ 0.147947  │
        │ 2026-07-01      ┆ 260        ┆ 0.147069  │
        │ …               ┆ …          ┆ …         │
        │ 2030-01-01      ┆ 1135       ┆ 0.137279  │
        │ 2031-01-01      ┆ 1387       ┆ 0.138154  │
        │ 2032-01-01      ┆ 1639       ┆ 0.13876   │
        │ 2033-01-01      ┆ 1891       ┆ 0.1393    │
        │ 2035-01-01      ┆ 2390       ┆ 0.141068  │
        └─────────────────┴────────────┴───────────┘
    """
    # Busca dados de LTN (zero cupom)
    df_ltn = utils.obter_tpf(data, "LTN").select("data_vencimento", "taxa_indicativa")

    # Busca dados de NTN-F (com cupom)
    df_ntnf = utils.obter_tpf(data, "NTN-F").select(
        "data_vencimento", "taxa_indicativa"
    )

    # Verifica se há dados para ambos os tipos
    if df_ltn.is_empty() and df_ntnf.is_empty():
        return pl.DataFrame(
            schema={
                "data_vencimento": pl.Date,
                "dias_uteis": pl.Int64,
                "taxa_zero": pl.Float64,
            }
        )

    # Se só há NTN-F, não é possível fazer bootstrap sem LTN
    if df_ltn.is_empty():
        raise ValueError(
            "Não é possível construir a curva PRE sem taxas de LTN para bootstrap"
        )

    # Se só há LTN, retorna direto (LTN já são zero cupom)
    if df_ntnf.is_empty():
        df = _processar_ltn_adicionais(data, df_ltn)
    else:
        # Usa spot_rates de NTN-F para calcular zero cupom
        df_spots = ntnf.taxas_zero(
            data_liquidacao=data,
            ltn_vencimentos=df_ltn["data_vencimento"],
            ltn_taxas=df_ltn["taxa_indicativa"],
            ntnf_vencimentos=df_ntnf["data_vencimento"],
            ntnf_taxas=df_ntnf["taxa_indicativa"],
            incluir_cupons=False,
        )

        # Encontra vencimentos de LTN que não estão no resultado de NTN-F
        ltn_mask = ~df_ltn["data_vencimento"].is_in(
            df_spots["data_vencimento"].to_list()
        )
        ltn_not_in_ntnf = df_ltn.filter(ltn_mask)

        if not ltn_not_in_ntnf.is_empty():
            # Processa vencimentos de LTN adicionais
            ltn_subset = _processar_ltn_adicionais(
                data,
                ltn_not_in_ntnf,
            )

            # Combina LTN e NTN-F
            df = pl.concat([df_spots, ltn_subset])
        else:
            df = df_spots

    # Validação final
    _validar_resultado_final(df)

    # Ordena por vencimento
    return df.sort("data_vencimento")

estoque(data)

Busca dados de estoque de TPFs.

Fonte: IMA-Q da ANBIMA. Contém quantidade em mercado, valor de mercado e variação diária da quantidade dos títulos.

Parameters:

Name Type Description Default
data DateLike

Data de referência.

 required

Returns:

Type Description
DataFrame

DataFrame Polars com dados de estoque. Retorna DataFrame vazio se a
DataFrame

data for inválida ou não houver dados.
Output Columns
  • data_referencia (Date): data de referência dos dados.
  • titulo (String): tipo do título público.
  • data_vencimento (Date): data de vencimento do título.
  • codigo_selic (Int64): código SELIC do título.
  • isin (String): código ISIN.
  • pu (Float64): preço unitário do título em reais.
  • quantidade_mercado (Int64): quantidade em mercado.
  • valor_mercado (Int64): valor de mercado em reais.
  • variacao_quantidade (Int64): variação diária da quantidade.
  • status_titulo (String): status do título.

Examples:

>>> import datetime as dt
>>> data = yd.du.deslocar(dt.date.today(), -2)
>>> df = yd.tpf.estoque(data)
>>> df.shape[0] > 0
True
Source code in pyield/anbima/imaq.py 
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def estoque(data: DateLike) -> pl.DataFrame:
    """Busca dados de estoque de TPFs.

    Fonte: IMA-Q da ANBIMA. Contém quantidade em mercado, valor de mercado
    e variação diária da quantidade dos títulos.

    Args:
        data: Data de referência.

    Returns:
        DataFrame Polars com dados de estoque. Retorna DataFrame vazio se a
        data for inválida ou não houver dados.

    Output Columns:
        * data_referencia (Date): data de referência dos dados.
        * titulo (String): tipo do título público.
        * data_vencimento (Date): data de vencimento do título.
        * codigo_selic (Int64): código SELIC do título.
        * isin (String): código ISIN.
        * pu (Float64): preço unitário do título em reais.
        * quantidade_mercado (Int64): quantidade em mercado.
        * valor_mercado (Int64): valor de mercado em reais.
        * variacao_quantidade (Int64): variação diária da quantidade.
        * status_titulo (String): status do título.

    Examples:
        >>> import datetime as dt
        >>> data = yd.du.deslocar(dt.date.today(), -2)
        >>> df = yd.tpf.estoque(data)
        >>> df.shape[0] > 0
        True
    """
    data = cv.converter_datas(data)
    if not cv.data_referencia_valida(data):
        return pl.DataFrame()

    url_content = _buscar_conteudo_url(data)
    if not url_content:
        return pl.DataFrame()

    df = _parsear_tabelas_html(url_content)
    if df.is_empty():
        return pl.DataFrame()
    return _processar_df(df, data)

leilao(data)

Busca resultados de leilões de TPFs.

Fonte: Tesouro Nacional. Retorna dados de quantidades, financeiros, taxas de colocação, duration e DV01 dos leilões nas datas informadas.

Parameters:

Name Type Description Default
data DateLike | Sequence[DateLike]

Data ou sequência de datas do leilão.

 required

Returns:

Type Description
DataFrame

DataFrame Polars com os dados processados do leilão. Se data for
DataFrame

uma sequência, concatena os resultados das datas informadas. Retorna
DataFrame

DataFrame vazio se não houver dados para as datas.
Output Columns
  • data_1v (Date): data de realização do leilão.
  • data_liquidacao_1v (Date): data de liquidação financeira da 1ª volta.
  • data_liquidacao_2v (Date): data de liquidação financeira da 2ª volta.
  • numero_edital (Int64): número do edital do leilão.
  • tipo_leilao (String): tipo da operação.
  • titulo (String): código do título público leiloado.
  • benchmark (String): descrição de referência do título.
  • data_vencimento (Date): data de vencimento do título.
  • dias_uteis (Int32): dias úteis entre liquidação e vencimento.
  • dias_corridos (Int32): dias corridos entre liquidação e vencimento.
  • duration (Float64): duration de Macaulay em anos.
  • prazo_medio (Float64): maturidade média em anos.
  • quantidade_ofertada_1v (Int64): quantidade ofertada na 1ª volta.
  • quantidade_ofertada_2v (Int64): quantidade ofertada na 2ª volta.
  • quantidade_aceita_1v (Int64): quantidade aceita na 1ª volta.
  • quantidade_aceita_2v (Int64): quantidade aceita na 2ª volta.
  • quantidade_aceita_total (Int64): quantidade aceita total.
  • financeiro_ofertado_1v (Float64): financeiro ofertado na 1ª volta.
  • financeiro_ofertado_2v (Float64): financeiro ofertado na 2ª volta.
  • financeiro_ofertado_total (Float64): financeiro ofertado total.
  • financeiro_aceito_1v (Float64): financeiro aceito na 1ª volta.
  • financeiro_aceito_2v (Float64): financeiro aceito na 2ª volta.
  • financeiro_aceito_total (Float64): financeiro aceito total.
  • quantidade_bcb (Int64): quantidade adquirida pelo Banco Central.
  • financeiro_bcb (Int64): financeiro adquirido pelo Banco Central.
  • colocacao_1v (Float64): taxa de colocação da 1ª volta.
  • colocacao_2v (Float64): taxa de colocação da 2ª volta.
  • colocacao_total (Float64): taxa de colocação total.
  • dv01_1v (Float64): DV01 da 1ª volta em reais.
  • dv01_2v (Float64): DV01 da 2ª volta em reais.
  • dv01_total (Float64): DV01 total em reais.
  • ptax (Float64): PTAX usada na conversão para dólar.
  • dv01_1v_usd (Float64): DV01 da 1ª volta em dólar.
  • dv01_2v_usd (Float64): DV01 da 2ª volta em dólar.
  • dv01_total_usd (Float64): DV01 total em dólar.
  • pu_minimo (Float64): preço unitário mínimo aceito.
  • pu_medio (Float64): preço unitário médio ponderado aceito.
  • tipo_pu_medio (String): origem do PU médio.
  • taxa_media (Float64): taxa média aceita.
  • taxa_maxima (Float64): taxa máxima aceita.
Source code in pyield/tpf/leiloes.py 
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def leilao(data: DateLike | Sequence[DateLike]) -> pl.DataFrame:
    """Busca resultados de leilões de TPFs.

    Fonte: Tesouro Nacional. Retorna dados de quantidades, financeiros,
    taxas de colocação, duration e DV01 dos leilões nas datas informadas.

    Args:
        data: Data ou sequência de datas do leilão.

    Returns:
        DataFrame Polars com os dados processados do leilão. Se ``data`` for
        uma sequência, concatena os resultados das datas informadas. Retorna
        DataFrame vazio se não houver dados para as datas.

    Output Columns:
        * data_1v (Date): data de realização do leilão.
        * data_liquidacao_1v (Date): data de liquidação financeira da 1ª volta.
        * data_liquidacao_2v (Date): data de liquidação financeira da 2ª volta.
        * numero_edital (Int64): número do edital do leilão.
        * tipo_leilao (String): tipo da operação.
        * titulo (String): código do título público leiloado.
        * benchmark (String): descrição de referência do título.
        * data_vencimento (Date): data de vencimento do título.
        * dias_uteis (Int32): dias úteis entre liquidação e vencimento.
        * dias_corridos (Int32): dias corridos entre liquidação e vencimento.
        * duration (Float64): duration de Macaulay em anos.
        * prazo_medio (Float64): maturidade média em anos.
        * quantidade_ofertada_1v (Int64): quantidade ofertada na 1ª volta.
        * quantidade_ofertada_2v (Int64): quantidade ofertada na 2ª volta.
        * quantidade_aceita_1v (Int64): quantidade aceita na 1ª volta.
        * quantidade_aceita_2v (Int64): quantidade aceita na 2ª volta.
        * quantidade_aceita_total (Int64): quantidade aceita total.
        * financeiro_ofertado_1v (Float64): financeiro ofertado na 1ª volta.
        * financeiro_ofertado_2v (Float64): financeiro ofertado na 2ª volta.
        * financeiro_ofertado_total (Float64): financeiro ofertado total.
        * financeiro_aceito_1v (Float64): financeiro aceito na 1ª volta.
        * financeiro_aceito_2v (Float64): financeiro aceito na 2ª volta.
        * financeiro_aceito_total (Float64): financeiro aceito total.
        * quantidade_bcb (Int64): quantidade adquirida pelo Banco Central.
        * financeiro_bcb (Int64): financeiro adquirido pelo Banco Central.
        * colocacao_1v (Float64): taxa de colocação da 1ª volta.
        * colocacao_2v (Float64): taxa de colocação da 2ª volta.
        * colocacao_total (Float64): taxa de colocação total.
        * dv01_1v (Float64): DV01 da 1ª volta em reais.
        * dv01_2v (Float64): DV01 da 2ª volta em reais.
        * dv01_total (Float64): DV01 total em reais.
        * ptax (Float64): PTAX usada na conversão para dólar.
        * dv01_1v_usd (Float64): DV01 da 1ª volta em dólar.
        * dv01_2v_usd (Float64): DV01 da 2ª volta em dólar.
        * dv01_total_usd (Float64): DV01 total em dólar.
        * pu_minimo (Float64): preço unitário mínimo aceito.
        * pu_medio (Float64): preço unitário médio ponderado aceito.
        * tipo_pu_medio (String): origem do PU médio.
        * taxa_media (Float64): taxa média aceita.
        * taxa_maxima (Float64): taxa máxima aceita.
    """
    if any_is_empty(data):
        return pl.DataFrame()

    datas: Sequence[DateLike] = (
        data if is_collection(data) else [data]  # type: ignore[assignment]
    )
    resultados = [_processar_data_unica(data) for data in datas]
    resultados = [df for df in resultados if not df.is_empty()]
    if not resultados:
        return pl.DataFrame()
    return pl.concat(resultados)

premio_pre(data, pontos_base=False)

Calcula o prêmio dos títulos prefixados (LTN e NTN-F) sobre o DI.

Em linguagem de mercado, esse valor é chamado de prêmio. Em termos descritivos, trata-se do spread sobre o DI.

Definição do prêmio

premio = taxa indicativa do PRE - taxa de ajuste do DI

Quando pontos_base=False a coluna retorna essa diferença em formato decimal (ex: 0.000439 ≈ 4.39 bps). Quando pontos_base=True o valor é automaticamente multiplicado por 10_000 e exibido diretamente em basis points.

Parameters:

Name Type Description Default
data DateLike

Data da consulta para buscar as taxas.

 required
pontos_base bool

Se True, retorna o prêmio já convertido em basis points. Padrão False.

 False

Returns:

Type Description
DataFrame

DataFrame com as colunas do prêmio. Retorna DataFrame vazio se
DataFrame

não houver dados.
Output Columns
  • titulo (String): tipo do título.
  • data_vencimento (Date): data de vencimento.
  • premio (Float64): prêmio em decimal ou bps conforme parâmetro (spread sobre o DI).

Examples:

>>> yd.tpf.premio_pre("30-05-2025", pontos_base=True)
shape: (18, 3)
┌────────┬─────────────────┬────────┐
│ titulo ┆ data_vencimento ┆ premio │
│ ---    ┆ ---             ┆ ---    │
│ str    ┆ date            ┆ f64    │
╞════════╪═════════════════╪════════╡
│ LTN    ┆ 2025-07-01      ┆ 4.39   │
│ LTN    ┆ 2025-10-01      ┆ -9.0   │
│ LTN    ┆ 2026-01-01      ┆ -4.88  │
│ LTN    ┆ 2026-04-01      ┆ -4.45  │
│ LTN    ┆ 2026-07-01      ┆ 0.81   │
│ …      ┆ …               ┆ …      │
│ NTN-F  ┆ 2027-01-01      ┆ -3.31  │
│ NTN-F  ┆ 2029-01-01      ┆ 14.21  │
│ NTN-F  ┆ 2031-01-01      ┆ 21.61  │
│ NTN-F  ┆ 2033-01-01      ┆ 11.51  │
│ NTN-F  ┆ 2035-01-01      ┆ 22.0   │
└────────┴─────────────────┴────────┘
Source code in pyield/tpf/utils.py 
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def premio_pre(
    data: DateLike,
    pontos_base: bool = False,
) -> pl.DataFrame:
    """Calcula o prêmio dos títulos prefixados (LTN e NTN-F) sobre o DI.

    Em linguagem de mercado, esse valor é chamado de prêmio. Em termos
    descritivos, trata-se do spread sobre o DI.

    Definição do prêmio:
        premio = taxa indicativa do PRE - taxa de ajuste do DI

    Quando ``pontos_base=False`` a coluna retorna essa diferença em formato
    decimal (ex: 0.000439 ≈ 4.39 bps). Quando ``pontos_base=True`` o valor
    é automaticamente multiplicado por 10_000 e exibido diretamente em
    basis points.

    Args:
        data: Data da consulta para buscar as taxas.
        pontos_base: Se True, retorna o prêmio já convertido em basis
            points. Padrão False.

    Returns:
        DataFrame com as colunas do prêmio. Retorna DataFrame vazio se
        não houver dados.

    Output Columns:
        * titulo (String): tipo do título.
        * data_vencimento (Date): data de vencimento.
        * premio (Float64): prêmio em decimal ou bps conforme parâmetro
            (spread sobre o DI).

    Examples:
        >>> yd.tpf.premio_pre("30-05-2025", pontos_base=True)
        shape: (18, 3)
        ┌────────┬─────────────────┬────────┐
        │ titulo ┆ data_vencimento ┆ premio │
        │ ---    ┆ ---             ┆ ---    │
        │ str    ┆ date            ┆ f64    │
        ╞════════╪═════════════════╪════════╡
        │ LTN    ┆ 2025-07-01      ┆ 4.39   │
        │ LTN    ┆ 2025-10-01      ┆ -9.0   │
        │ LTN    ┆ 2026-01-01      ┆ -4.88  │
        │ LTN    ┆ 2026-04-01      ┆ -4.45  │
        │ LTN    ┆ 2026-07-01      ┆ 0.81   │
        │ …      ┆ …               ┆ …      │
        │ NTN-F  ┆ 2027-01-01      ┆ -3.31  │
        │ NTN-F  ┆ 2029-01-01      ┆ 14.21  │
        │ NTN-F  ┆ 2031-01-01      ┆ 21.61  │
        │ NTN-F  ┆ 2033-01-01      ┆ 11.51  │
        │ NTN-F  ┆ 2035-01-01      ┆ 22.0   │
        └────────┴─────────────────┴────────┘
    """
    df = obter_tpf(data, "PRE").select("titulo", "data_vencimento", "taxa_indicativa")
    if df.is_empty():
        return df.select(
            pl.lit("").alias("titulo"),
            pl.lit(None, dtype=pl.Date).alias("data_vencimento"),
            pl.lit(None, dtype=pl.Float64).alias("premio"),
        ).clear()
    data_ref = cv.converter_datas(data)
    df = adicionar_taxa_di(df, data_ref)
    df = (
        df.with_columns(premio=pl.col("taxa_indicativa") - pl.col("taxa_di"))
        .select("titulo", "data_vencimento", "premio")
        .sort("titulo", "data_vencimento")
    )

    if pontos_base:
        df = df.with_columns(pl.col("premio") * 10_000)

    return df

secundario_intradia()

Busca dados intradia do mercado secundário de TPFs.

Fonte: Banco Central do Brasil, sistema SELIC. Os dados ficam disponíveis apenas durante o horário do SELIC (09:00-22:00 BRT) em dias úteis.

Returns:

Type Description
DataFrame

DataFrame Polars com negociações intradia do mercado secundário.
DataFrame

Retorna DataFrame vazio fora do horário do SELIC.
Output Columns
  • data_hora_consulta (Datetime): data e hora da consulta.
  • data_liquidacao (Date): data de liquidação à vista.
  • titulo (String): sigla do título público.
  • codigo_selic (Int64): código SELIC do título.
  • data_vencimento (Date): data de vencimento do título.
  • pu_minimo (Float64): menor preço negociado.
  • pu_medio (Float64): preço médio negociado.
  • pu_maximo (Float64): maior preço negociado.
  • pu_ultimo (Float64): último preço negociado.
  • taxa_minima (Float64): menor taxa negociada.
  • taxa_media (Float64): taxa média negociada.
  • taxa_maxima (Float64): maior taxa negociada.
  • taxa_ultima (Float64): última taxa negociada.
  • operacoes (Int64): total de operações liquidadas.
  • quantidade (Int64): quantidade total de títulos negociados.
  • financeiro (Float64): valor financeiro total negociado.
  • operacoes_corretagem (Int64): operações via corretagem.
  • quantidade_corretagem (Int64): títulos via corretagem.
  • termo_pu_minimo (Float64): menor preço a termo negociado.
  • termo_pu_medio (Float64): preço médio a termo negociado.
  • termo_pu_ultimo (Float64): último preço a termo negociado.
  • termo_pu_maximo (Float64): maior preço a termo negociado.
  • termo_taxa_ultima (Float64): última taxa a termo negociada.
  • termo_taxa_minima (Float64): menor taxa a termo negociada.
  • termo_taxa_media (Float64): taxa média a termo negociada.
  • termo_taxa_maxima (Float64): maior taxa a termo negociada.
  • termo_operacoes (Int64): total de operações a termo.
  • termo_quantidade (Int64): total de títulos a termo negociados.
  • termo_financeiro (Float64): valor financeiro total a termo.
  • termo_operacoes_corretagem (Int64): operações a termo via corretagem.
  • termo_quantidade_corretagem (Int64): títulos a termo via corretagem.

Examples:

>>> df = yd.tpf.secundario_intradia()
Source code in pyield/bc/tpf_intradia.py 
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def secundario_intradia() -> pl.DataFrame:
    """Busca dados intradia do mercado secundário de TPFs.

    Fonte: Banco Central do Brasil, sistema SELIC. Os dados ficam disponíveis
    apenas durante o horário do SELIC (09:00-22:00 BRT) em dias úteis.

    Returns:
        DataFrame Polars com negociações intradia do mercado secundário.
        Retorna DataFrame vazio fora do horário do SELIC.

    Output Columns:
        * data_hora_consulta (Datetime): data e hora da consulta.
        * data_liquidacao (Date): data de liquidação à vista.
        * titulo (String): sigla do título público.
        * codigo_selic (Int64): código SELIC do título.
        * data_vencimento (Date): data de vencimento do título.
        * pu_minimo (Float64): menor preço negociado.
        * pu_medio (Float64): preço médio negociado.
        * pu_maximo (Float64): maior preço negociado.
        * pu_ultimo (Float64): último preço negociado.
        * taxa_minima (Float64): menor taxa negociada.
        * taxa_media (Float64): taxa média negociada.
        * taxa_maxima (Float64): maior taxa negociada.
        * taxa_ultima (Float64): última taxa negociada.
        * operacoes (Int64): total de operações liquidadas.
        * quantidade (Int64): quantidade total de títulos negociados.
        * financeiro (Float64): valor financeiro total negociado.
        * operacoes_corretagem (Int64): operações via corretagem.
        * quantidade_corretagem (Int64): títulos via corretagem.
        * termo_pu_minimo (Float64): menor preço a termo negociado.
        * termo_pu_medio (Float64): preço médio a termo negociado.
        * termo_pu_ultimo (Float64): último preço a termo negociado.
        * termo_pu_maximo (Float64): maior preço a termo negociado.
        * termo_taxa_ultima (Float64): última taxa a termo negociada.
        * termo_taxa_minima (Float64): menor taxa a termo negociada.
        * termo_taxa_media (Float64): taxa média a termo negociada.
        * termo_taxa_maxima (Float64): maior taxa a termo negociada.
        * termo_operacoes (Int64): total de operações a termo.
        * termo_quantidade (Int64): total de títulos a termo negociados.
        * termo_financeiro (Float64): valor financeiro total a termo.
        * termo_operacoes_corretagem (Int64): operações a termo via corretagem.
        * termo_quantidade_corretagem (Int64): títulos a termo via corretagem.

    Examples:
        >>> df = yd.tpf.secundario_intradia()  # doctest: +SKIP
    """
    if not _mercado_selic_aberto():
        return pl.DataFrame()

    texto_bruto = _buscar_csv()
    df = _parsear_df(texto_bruto)
    return _processar_df(df)

secundario_mensal(data, extragrupo=False)

Busca dados mensais do mercado secundário de TPFs.

Fonte: Banco Central do Brasil, sistema SELIC. Baixa o arquivo mensal de negociações secundárias para o mês correspondente à data informada.

Parameters:

Name Type Description Default
data DateLike

Data de referência.

 required
extragrupo bool

Se verdadeiro, busca apenas negociações extragrupo.

 False

Returns:

Type Description
DataFrame

DataFrame Polars com dados mensais do mercado secundário.
Output Columns
  • data_liquidacao (Date): data de liquidação da negociação.
  • titulo (String): sigla do título público.
  • codigo_selic (Int64): código único no sistema SELIC.
  • isin (String): código ISIN.
  • data_emissao (Date): data de emissão do título.
  • data_vencimento (Date): data de vencimento do título.
  • operacoes (Int64): número total de operações.
  • quantidade (Int64): quantidade total negociada.
  • financeiro (Float64): valor financeiro negociado.
  • pu_minimo (Float64): preço unitário mínimo.
  • pu_medio (Float64): preço unitário médio.
  • pu_maximo (Float64): preço unitário máximo.
  • pu_lastro (Float64): preço unitário de lastro.
  • valor_par (Float64): valor par do título.
  • taxa_minima (Float64): taxa mínima.
  • taxa_media (Float64): taxa média.
  • taxa_maxima (Float64): taxa máxima.
  • operacoes_corretagem (Int64): operações com corretagem.
  • quantidade_corretagem (Int64): quantidade com corretagem.

Examples:

>>> df = yd.tpf.secundario_mensal("07-01-2025", extragrupo=True)
Source code in pyield/bc/tpf_mensal.py 
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def secundario_mensal(
    data: DateLike,
    extragrupo: bool = False,
) -> pl.DataFrame:
    """Busca dados mensais do mercado secundário de TPFs.

    Fonte: Banco Central do Brasil, sistema SELIC. Baixa o arquivo mensal de
    negociações secundárias para o mês correspondente à data informada.

    Args:
        data: Data de referência.
        extragrupo: Se verdadeiro, busca apenas negociações extragrupo.

    Returns:
        DataFrame Polars com dados mensais do mercado secundário.

    Output Columns:
        * data_liquidacao (Date): data de liquidação da negociação.
        * titulo (String): sigla do título público.
        * codigo_selic (Int64): código único no sistema SELIC.
        * isin (String): código ISIN.
        * data_emissao (Date): data de emissão do título.
        * data_vencimento (Date): data de vencimento do título.
        * operacoes (Int64): número total de operações.
        * quantidade (Int64): quantidade total negociada.
        * financeiro (Float64): valor financeiro negociado.
        * pu_minimo (Float64): preço unitário mínimo.
        * pu_medio (Float64): preço unitário médio.
        * pu_maximo (Float64): preço unitário máximo.
        * pu_lastro (Float64): preço unitário de lastro.
        * valor_par (Float64): valor par do título.
        * taxa_minima (Float64): taxa mínima.
        * taxa_media (Float64): taxa média.
        * taxa_maxima (Float64): taxa máxima.
        * operacoes_corretagem (Int64): operações com corretagem.
        * quantidade_corretagem (Int64): quantidade com corretagem.

    Examples:
        >>> df = yd.tpf.secundario_mensal("07-01-2025", extragrupo=True)
    """
    if any_is_empty(data):
        return pl.DataFrame()
    data_alvo = converter_datas(data)
    if (data_alvo.year, data_alvo.month) > (hoje().year, hoje().month):
        return pl.DataFrame()
    url = _montar_url(data_alvo, extragrupo)
    conteudo_zip = _baixar_zip(url)
    arquivo_extraido = _descompactar_zip(conteudo_zip)
    df = _parsear_df(arquivo_extraido)
    return _processar_df(df)

taxas(data, titulo=None, completo=False)

Busca taxas e preços indicativos de TPFs.

Fonte: ANBIMA. Primeiro consulta o cache local de dados históricos; se a data não estiver no cache, busca diretamente na fonte da ANBIMA.

Parameters:

Name Type Description Default
data DateLike

Data de referência.

 required
titulo TipoTPF | None

Tipo do título público federal. Aceita LFT, NTN-B, NTN-C, LTN, NTN-F ou PRE.

 None
completo bool

Se verdadeiro, retorna os dados da ANBIMA sem cache nem filtro de colunas.

 False

Returns:

Type Description
DataFrame

DataFrame Polars com taxas e preços indicativos. Retorna DataFrame
DataFrame

vazio se não houver dados para a data.
Output Columns
  • titulo (String): tipo do título público.
  • data_referencia (Date): data de referência dos dados.
  • codigo_selic (Int64): código do título no SELIC.
  • data_base (Date): data base ou de emissão do título.
  • data_vencimento (Date): data de vencimento do título.
  • pu (Float64): preço unitário para liquidação em D0.
  • taxa_compra (Float64): taxa de compra em D0.
  • taxa_venda (Float64): taxa de venda em D0.
  • taxa_indicativa (Float64): taxa indicativa em D0.

Examples:

>>> df = yd.tpf.taxas(data="06-02-2026")
Source code in pyield/anbima/mercado_secundario.py 
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def taxas(
    data: DateLike,
    titulo: TipoTPF | None = None,
    completo: bool = False,
) -> pl.DataFrame:
    """Busca taxas e preços indicativos de TPFs.

    Fonte: ANBIMA. Primeiro consulta o cache local de dados históricos; se a
    data não estiver no cache, busca diretamente na fonte da ANBIMA.

    Args:
        data: Data de referência.
        titulo: Tipo do título público federal. Aceita ``LFT``, ``NTN-B``,
            ``NTN-C``, ``LTN``, ``NTN-F`` ou ``PRE``.
        completo: Se verdadeiro, retorna os dados da ANBIMA sem cache nem filtro de colunas.

    Returns:
        DataFrame Polars com taxas e preços indicativos. Retorna DataFrame
        vazio se não houver dados para a data.

    Output Columns:
        * titulo (String): tipo do título público.
        * data_referencia (Date): data de referência dos dados.
        * codigo_selic (Int64): código do título no SELIC.
        * data_base (Date): data base ou de emissão do título.
        * data_vencimento (Date): data de vencimento do título.
        * pu (Float64): preço unitário para liquidação em D0.
        * taxa_compra (Float64): taxa de compra em D0.
        * taxa_venda (Float64): taxa de venda em D0.
        * taxa_indicativa (Float64): taxa indicativa em D0.

    Examples:
        >>> df = yd.tpf.taxas(data="06-02-2026")
    """
    data = converter_datas(data)

    if not data_referencia_valida(data):
        return pl.DataFrame()

    if completo:
        df = _buscar_dados_tpf(data)
    else:
        df = obter_dataset_cacheado("tpf")
        if not df.is_empty():
            df = df.filter(pl.col("data_referencia") == data)
        if df.is_empty():
            df = _buscar_dados_tpf(data)

    if df.is_empty():
        return pl.DataFrame()

    if not completo:
        df = df.select(col for col in COLUNAS_TAXAS_INDICATIVAS if col in df.columns)
        if titulo:
            tipos_titulo = _mapear_tipo_titulo(titulo)
            df = df.filter(pl.col("titulo").is_in(tipos_titulo))

    return df.sort("data_referencia", "titulo", "data_vencimento")

vencimentos(data, titulo)

Busca vencimentos de TPFs disponíveis nas taxas indicativas.

Fonte: ANBIMA, mesma base usada por yd.tpf.taxas.

Parameters:

Name Type Description Default
data DateLike

Data de referência.

 required
titulo TipoTPF

Tipo do título público federal. Aceita LFT, NTN-B, NTN-C, LTN, NTN-F ou PRE.

 required

Returns:

Type Description
Series

Series ordenada com os vencimentos disponíveis.

Examples:

>>> yd.tpf.vencimentos(data="22-08-2025", titulo="PRE")
shape: (18,)
Series: 'data_vencimento' [date]
[
    2025-10-01
    2026-01-01
    2026-04-01
    2026-07-01
    2026-10-01
    …
    2030-01-01
    2031-01-01
    2032-01-01
    2033-01-01
    2035-01-01
]
Source code in pyield/anbima/mercado_secundario.py 
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def vencimentos(
    data: DateLike,
    titulo: TipoTPF,
) -> pl.Series:
    """Busca vencimentos de TPFs disponíveis nas taxas indicativas.

    Fonte: ANBIMA, mesma base usada por ``yd.tpf.taxas``.

    Args:
        data: Data de referência.
        titulo: Tipo do título público federal. Aceita ``LFT``, ``NTN-B``,
            ``NTN-C``, ``LTN``, ``NTN-F`` ou ``PRE``.

    Returns:
        Series ordenada com os vencimentos disponíveis.

    Examples:
        >>> yd.tpf.vencimentos(data="22-08-2025", titulo="PRE")
        shape: (18,)
        Series: 'data_vencimento' [date]
        [
            2025-10-01
            2026-01-01
            2026-04-01
            2026-07-01
            2026-10-01
            …
            2030-01-01
            2031-01-01
            2032-01-01
            2033-01-01
            2035-01-01
        ]
    """
    return taxas(data, titulo)["data_vencimento"].unique().sort()