Análise do Setor de Tecnologia na B3 2026: TOTS3, LWSA3, POSI3 e Mais

O Setor de Tecnologia na B3: Panorama 2026

O setor de tecnologia brasileiro ainda é pequeno comparado aos mercados desenvolvidos, mas representa algumas das empresas mais inovadoras da bolsa. Diferente dos EUA, onde tech domina o S&P 500, no Brasil as techs representam menos de 3% do Ibovespa.

Isso cria tanto desafios quanto oportunidades: menos opções, mas potencial de crescimento significativo à medida que a digitalização avança no país.

Características do Setor Tech Brasileiro

Aspecto	Realidade Brasil	Comparação EUA
Peso no índice	~2-3% do Ibovespa	~30% do S&P 500
Modelo de negócio	Majoritariamente B2B	Mix B2B e B2C
Receita recorrente	Em transição para SaaS	SaaS maduro
Margens	Menores que EUA	Margens altas (70%+)
Valuation	Desconto vs pares globais	Múltiplos elevados

Principais Empresas de Tecnologia na B3

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 MAPA DO SETOR TECH B3                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  SOFTWARE EMPRESARIAL (ERP/Gestão)                              │
│  ├── TOTS3 (TOTVS) ──────── Líder em ERP Brasil                 │
│  └── LWSA3 (Locaweb) ────── Hosting + SaaS para PMEs            │
│                                                                 │
│  HARDWARE & DISPOSITIVOS                                        │
│  └── POSI3 (Positivo) ───── PCs, tablets, servidores            │
│                                                                 │
│  FINTECHS (Tech + Financeiro)                                   │
│  ├── CASH3 (Méliuz) ─────── Cashback e serviços financeiros     │
│  └── MLAS3 (Mercado Livre)* ── E-commerce + Fintech             │
│                                                                 │
│  * MLAS3 é BDR, sede na Argentina, listagem principal Nasdaq    │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

TOTVS (TOTS3): A Gigante do Software Brasileiro

A TOTVS é a maior empresa de software do Brasil e uma das maiores da América Latina. Seu core business é software de gestão empresarial (ERP), mas expandiu para novas verticais.

Modelo de Negócio da TOTVS

A empresa opera em três dimensões principais:

1. Gestão (ERP) - Core Business

Software de gestão para empresas de todos os tamanhos
Segmentos: manufatura, varejo, serviços, agro, construção
Transição de licenças perpétuas para SaaS
Receita recorrente crescente

2. Techfin (RD Station + Supplier)

Soluções de automação de marketing (RD Station)
Antecipação de recebíveis
Crédito para PMEs

3. Business Performance

Consultoria e implementação
Customização de sistemas
Suporte e treinamento

import requests

def analisar_totvs() -> dict:
    """
    Análise completa da TOTVS usando brapi.dev
    """
    url = "https://brapi.dev/api/quote/TOTS3"
    params = {"fundamental": "true"}
    headers = {"Authorization": "Bearer SEU_TOKEN_AQUI"}
    
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    data = response.json()
    
    if "results" not in data:
        return {"erro": "Dados não encontrados"}
    
    r = data["results"][0]
    
    return {
        "ticker": "TOTS3",
        "nome": r.get("longName", "TOTVS S.A."),
        "preco": r.get("regularMarketPrice", 0),
        "variacao_dia": r.get("regularMarketChangePercent", 0),
        "market_cap_bi": r.get("marketCap", 0) / 1_000_000_000,
        "valuation": {
            "pl": r.get("priceToEarningsTrailingTwelveMonths", 0),
            "pvp": r.get("priceToBook", 0),
            "ev_ebitda": r.get("enterpriseValueEbitda", 0)
        },
        "rentabilidade": {
            "roe": r.get("returnOnEquity", 0) * 100 if r.get("returnOnEquity") else 0,
            "margem_liquida": r.get("profitMargins", 0) * 100 if r.get("profitMargins") else 0,
            "margem_ebitda": r.get("ebitdaMargins", 0) * 100 if r.get("ebitdaMargins") else 0
        },
        "financeiro": {
            "receita_bi": r.get("totalRevenue", 0) / 1_000_000_000,
            "ebitda_mi": r.get("ebitda", 0) / 1_000_000,
            "lucro_liquido_mi": r.get("netIncomeToCommon", 0) / 1_000_000
        }
    }

resultado = analisar_totvs()
print(f"\n{'='*50}")
print(f"ANÁLISE: {resultado['nome']}")
print(f"{'='*50}")
print(f"\nPreço: R$ {resultado['preco']:.2f}")
print(f"Market Cap: R$ {resultado['market_cap_bi']:.1f} bilhões")
print(f"\n📊 VALUATION")
print(f"  P/L: {resultado['valuation']['pl']:.1f}x")
print(f"  P/VP: {resultado['valuation']['pvp']:.1f}x")
print(f"  EV/EBITDA: {resultado['valuation']['ev_ebitda']:.1f}x")
print(f"\n📈 RENTABILIDADE")
print(f"  ROE: {resultado['rentabilidade']['roe']:.1f}%")
print(f"  Margem EBITDA: {resultado['rentabilidade']['margem_ebitda']:.1f}%")
print(f"  Margem Líquida: {resultado['rentabilidade']['margem_liquida']:.1f}%")

Análise SWOT da TOTVS

Forças	Fraquezas
Líder absoluta em ERP Brasil	Margens menores que SaaS puros
Base instalada gigante (+40k clientes)	Dependência do mercado brasileiro
Receita recorrente crescente	Techfin ainda dando prejuízo
Aquisições estratégicas	Alto investimento em M&A

Oportunidades	Ameaças
Digitalização de PMEs	Concorrência de ERPs globais (SAP, Oracle)
Cross-sell para base existente	Fintechs especializadas
Expansão LatAm	Economia brasileira fraca
Cloud e SaaS	Retenção de talentos tech

Métricas-Chave para Acompanhar

Para empresas de software como TOTVS, monitore:

ARR (Annual Recurring Revenue): Receita recorrente anualizada
Net Revenue Retention: Quanto clientes existentes gastam a mais
Churn Rate: Taxa de cancelamento
CAC Payback: Tempo para recuperar custo de aquisição

Locaweb (LWSA3): Do Hosting ao Ecossistema Digital

A Locaweb começou como empresa de hospedagem de sites e evoluiu para um ecossistema completo de soluções digitais para PMEs.

Evolução do Modelo de Negócio

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              EVOLUÇÃO LOCAWEB                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  1998-2010: HOSTING TRADICIONAL                             │
│  ├── Hospedagem de sites                                    │
│  ├── Registro de domínios                                   │
│  └── E-mail corporativo                                     │
│                                                             │
│  2010-2019: DIVERSIFICAÇÃO                                  │
│  ├── E-commerce (Tray, Bagy)                                │
│  ├── Marketing digital                                      │
│  └── Soluções para desenvolvedores                          │
│                                                             │
│  2020-2026: PLATAFORMA INTEGRADA                            │
│  ├── 20+ aquisições integradas                              │
│  ├── Commerce (Tray, Wake, Bling)                           │
│  ├── BeOnline (presença digital)                            │
│  └── SaaS para PMEs                                         │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Segmentos de Negócio

Commerce (maior segmento)

Tray: Plataforma de e-commerce
Bling: ERP para e-commerce
Melhor Envio: Logística
Octadesk: Atendimento

BeOnline

Hospedagem
Criador de sites
E-mail marketing
Domínios

def analisar_locaweb() -> dict:
    """
    Análise da Locaweb usando brapi.dev
    """
    url = "https://brapi.dev/api/quote/LWSA3"
    params = {"fundamental": "true"}
    headers = {"Authorization": "Bearer SEU_TOKEN_AQUI"}
    
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    data = response.json()
    
    if "results" not in data:
        return {"erro": "Dados não encontrados"}
    
    r = data["results"][0]
    
    analise = {
        "ticker": "LWSA3",
        "preco": r.get("regularMarketPrice", 0),
        "market_cap_bi": r.get("marketCap", 0) / 1_000_000_000,
        "metricas": {
            "pl": r.get("priceToEarningsTrailingTwelveMonths"),
            "pvp": r.get("priceToBook", 0),
            "ev_ebitda": r.get("enterpriseValueEbitda"),
            "roe": r.get("returnOnEquity", 0) * 100 if r.get("returnOnEquity") else None,
            "margem_ebitda": r.get("ebitdaMargins", 0) * 100 if r.get("ebitdaMargins") else None
        },
        "52_semanas": {
            "minima": r.get("fiftyTwoWeekLow", 0),
            "maxima": r.get("fiftyTwoWeekHigh", 0)
        }
    }
    
    # Calcular posição no range de 52 semanas
    if analise["52_semanas"]["maxima"] > analise["52_semanas"]["minima"]:
        range_52 = analise["52_semanas"]["maxima"] - analise["52_semanas"]["minima"]
        posicao = (analise["preco"] - analise["52_semanas"]["minima"]) / range_52 * 100
        analise["posicao_range_52sem"] = round(posicao, 1)
    
    return analise

resultado = analisar_locaweb()
print(f"\n📊 LOCAWEB (LWSA3)")
print(f"Preço: R$ {resultado['preco']:.2f}")
print(f"Market Cap: R$ {resultado['market_cap_bi']:.2f} bi")
print(f"Posição no range 52 sem: {resultado.get('posicao_range_52sem', 'N/A')}%")

Desafios da Locaweb

A empresa enfrentou desafios significativos após o IPO:

Integração de aquisições: 20+ empresas adquiridas precisam ser integradas
Pressão nas margens: Investimentos pesaram no resultado
Competição intensa: Shopify, VTEX, Nuvemshop
Juros altos: Afetam PMEs, seus principais clientes

Positivo (POSI3): Hardware com Ambição de Serviços

A Positivo é a maior fabricante de computadores do Brasil, mas vem diversificando para serviços e educação.

Linhas de Negócio

Segmento	Produtos/Serviços	% Receita
Varejo	PCs, notebooks, tablets, smartphones	~45%
Corporativo	Servidores, desktops, serviços	~25%
Educacional	Tablets para escolas, plataformas digitais	~20%
Governo	Projetos públicos de inclusão digital	~10%

Diferenças vs Empresas de Software

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│         HARDWARE vs SOFTWARE: MODELO DE NEGÓCIO             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  POSITIVO (Hardware)          TOTVS (Software)              │
│  ──────────────────          ────────────────               │
│  • Margens brutas: 15-25%    • Margens brutas: 50-60%       │
│  • Capital intensivo         • Asset light                  │
│  • Receita transacional      • Receita recorrente           │
│  • Ciclo de vendas curto     • Contratos longos             │
│  • Estoque relevante         • Sem estoque físico           │
│  • Depreciação alta          • Amortização de software      │
│                                                             │
│  Resultado: P/L e múltiplos menores para hardware           │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

def analisar_positivo() -> dict:
    """
    Análise da Positivo Tecnologia
    """
    url = "https://brapi.dev/api/quote/POSI3"
    params = {"fundamental": "true"}
    headers = {"Authorization": "Bearer SEU_TOKEN_AQUI"}
    
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    data = response.json()
    
    if "results" not in data:
        return {"erro": "Dados não encontrados"}
    
    r = data["results"][0]
    
    return {
        "ticker": "POSI3",
        "preco": r.get("regularMarketPrice", 0),
        "market_cap_mi": r.get("marketCap", 0) / 1_000_000,
        "valuation": {
            "pl": r.get("priceToEarningsTrailingTwelveMonths"),
            "pvp": r.get("priceToBook", 0),
            "dividend_yield": r.get("dividendYield", 0) * 100 if r.get("dividendYield") else 0
        },
        "margens": {
            "bruta": r.get("grossMargins", 0) * 100 if r.get("grossMargins") else 0,
            "ebitda": r.get("ebitdaMargins", 0) * 100 if r.get("ebitdaMargins") else 0,
            "liquida": r.get("profitMargins", 0) * 100 if r.get("profitMargins") else 0
        }
    }

resultado = analisar_positivo()
print(f"\n📊 POSITIVO (POSI3)")
print(f"Preço: R$ {resultado['preco']:.2f}")
print(f"P/L: {resultado['valuation']['pl']}")
print(f"Margem Bruta: {resultado['margens']['bruta']:.1f}%")
print(f"Dividend Yield: {resultado['valuation']['dividend_yield']:.1f}%")

Méliuz (CASH3): A Fintech de Cashback

O Méliuz é uma plataforma de cashback que expandiu para serviços financeiros após a aquisição do Bankly.

Modelo de Negócio

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MÉLIUZ - FLUXO                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  USUÁRIO ──► Compra via Méliuz ──► LOJISTA                  │
│     ▲                                    │                  │
│     │                                    │                  │
│     └──── Cashback ◄──── Comissão ◄─────┘                   │
│                                                             │
│  Méliuz fica com parte da comissão e repassa cashback       │
│                                                             │
│  NOVAS VERTICAIS:                                           │
│  • Cartão de crédito (co-branded)                           │
│  • Conta digital (via Bankly)                               │
│  • Investimentos (shopping de investimentos)                │
│  • Empréstimos (marketplace)                                │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Desafios Recentes

O Méliuz enfrentou forte pressão após o IPO:

Queima de caixa: Investimentos em crescimento consumiram recursos
Custo de aquisição alto: CAC elevado para novos usuários
Concorrência: Picpay, bancos digitais, outros cashbacks
Monetização: Dificuldade em converter usuários em receita

def analisar_meliuz() -> dict:
    """
    Análise do Méliuz
    """
    url = "https://brapi.dev/api/quote/CASH3"
    params = {"fundamental": "true"}
    headers = {"Authorization": "Bearer SEU_TOKEN_AQUI"}
    
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    data = response.json()
    
    if "results" not in data:
        return {"erro": "Dados não encontrados"}
    
    r = data["results"][0]
    
    return {
        "ticker": "CASH3",
        "preco": r.get("regularMarketPrice", 0),
        "market_cap_mi": r.get("marketCap", 0) / 1_000_000,
        "variacao_52sem": {
            "minima": r.get("fiftyTwoWeekLow", 0),
            "maxima": r.get("fiftyTwoWeekHigh", 0)
        },
        "nota": "Empresa em turnaround, foco em rentabilidade"
    }

resultado = analisar_meliuz()
print(f"\n📊 MÉLIUZ (CASH3)")
print(f"Preço: R$ {resultado['preco']:.2f}")
print(f"Market Cap: R$ {resultado['market_cap_mi']:.0f} mi")
print(f"52 sem: R$ {resultado['variacao_52sem']['minima']:.2f} - R$ {resultado['variacao_52sem']['maxima']:.2f}")

Comparativo Completo do Setor Tech

Vamos comparar todas as empresas de tecnologia da B3:

def comparativo_setor_tech() -> list:
    """
    Comparativo completo do setor de tecnologia
    """
    tickers = ["TOTS3", "LWSA3", "POSI3", "CASH3"]
    empresas = []
    
    for ticker in tickers:
        url = f"https://brapi.dev/api/quote/{ticker}"
        params = {"fundamental": "true"}
        headers = {"Authorization": "Bearer SEU_TOKEN_AQUI"}
        
        response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
        data = response.json()
        
        if "results" not in data or len(data["results"]) == 0:
            continue
        
        r = data["results"][0]
        
        empresas.append({
            "ticker": ticker,
            "nome": r.get("shortName", "")[:20],
            "preco": r.get("regularMarketPrice", 0),
            "market_cap_bi": r.get("marketCap", 0) / 1_000_000_000,
            "pl": r.get("priceToEarningsTrailingTwelveMonths"),
            "pvp": r.get("priceToBook", 0),
            "roe": r.get("returnOnEquity", 0) * 100 if r.get("returnOnEquity") else None,
            "margem_liquida": r.get("profitMargins", 0) * 100 if r.get("profitMargins") else None,
            "dy": r.get("dividendYield", 0) * 100 if r.get("dividendYield") else 0
        })
    
    return empresas

empresas = comparativo_setor_tech()

print("\n" + "=" * 90)
print("COMPARATIVO SETOR DE TECNOLOGIA - B3")
print("=" * 90)
print(f"\n{'Ticker':<10} {'Preço':<10} {'Mkt Cap':<12} {'P/L':<10} {'P/VP':<8} {'ROE':<10} {'Margem Líq':<12}")
print("-" * 90)

for e in empresas:
    pl_str = f"{e['pl']:.1f}x" if e['pl'] else "N/A"
    roe_str = f"{e['roe']:.1f}%" if e['roe'] else "N/A"
    ml_str = f"{e['margem_liquida']:.1f}%" if e['margem_liquida'] else "N/A"
    
    print(f"{e['ticker']:<10} R$ {e['preco']:<7.2f} R$ {e['market_cap_bi']:<6.1f} bi {pl_str:<10} {e['pvp']:<8.1f} {roe_str:<10} {ml_str:<12}")

print("\n📊 RANKING POR MARKET CAP:")
for i, e in enumerate(sorted(empresas, key=lambda x: x['market_cap_bi'], reverse=True), 1):
    print(f"  {i}. {e['ticker']}: R$ {e['market_cap_bi']:.1f} bi")

Métricas Específicas para Avaliar Empresas de Tech

Para Empresas de Software (TOTVS, Locaweb)

Métrica	O Que Mede	Benchmark Bom
ARR Growth	Crescimento receita recorrente	> 20% a.a.
Net Revenue Retention	Expansão em clientes existentes	> 110%
Gross Margin	Eficiência do produto	> 70%
Rule of 40	Crescimento + Margem EBITDA	> 40%
CAC Payback	Meses para recuperar CAC	< 18 meses
LTV/CAC	Retorno sobre aquisição	> 3x

Para Hardware (Positivo)

Métrica	O Que Mede	Benchmark Bom
Giro de Estoque	Eficiência operacional	> 4x/ano
Margem Bruta	Poder de precificação	> 20%
ROIC	Retorno sobre capital	> 15%
Ciclo de Caixa	Eficiência de capital	< 60 dias

Para Fintechs (Méliuz)

Métrica	O Que Mede	Benchmark Bom
GMV	Volume transacionado	Crescimento > 30%
Take Rate	Monetização do GMV	Estável ou crescente
Usuários Ativos	Base engajada	Crescimento + retenção
ARPU	Receita por usuário	Crescendo
Contribution Margin	Margem por transação	Positiva

Riscos do Setor de Tecnologia

Riscos Macroeconômicos

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              IMPACTO DOS JUROS EM TECH                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  SELIC ALTA (14-15%)                                        │
│  ─────────────────────                                      │
│  • Múltiplos comprimidos (P/L cai)                          │
│  • Custo de capital maior                                   │
│  • PMEs (clientes) sofrem                                   │
│  • M&A mais caro                                            │
│  • Investidores preferem renda fixa                         │
│                                                             │
│  SELIC BAIXA (< 8%)                                         │
│  ─────────────────────                                      │
│  • Múltiplos expandem                                       │
│  • Funding mais barato                                      │
│  • Clientes investem em tecnologia                          │
│  • M&A aquece                                               │
│  • Fluxo para renda variável                                │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Riscos Específicos por Empresa

Empresa	Principal Risco	Mitigação
TOTS3	Concorrência global (SAP, Oracle)	Foco em mid-market, verticais
LWSA3	Integração de aquisições	Foco em sinergias, não crescimento
POSI3	Commoditização de hardware	Serviços e educação
CASH3	Monetização insuficiente	Diversificação para serviços financeiros

Tese de Investimento: Quando Tech Faz Sentido

Cenário Favorável para Tech

Juros em queda ou baixos
Economia crescendo
Digitalização acelerando
Múltiplos ainda descontados vs histórico

Cenário Desfavorável

Juros altos e subindo
Recessão econômica
Competição de big techs globais
Múltiplos esticados

Estratégia por Perfil

def sugestao_alocacao_tech(perfil: str) -> dict:
    """
    Sugere alocação em tech por perfil de investidor
    """
    alocacoes = {
        "conservador": {
            "alocacao_max_tech": "5%",
            "empresas_sugeridas": ["TOTS3"],
            "motivo": "Apenas líder consolidada com histórico"
        },
        "moderado": {
            "alocacao_max_tech": "10%",
            "empresas_sugeridas": ["TOTS3", "POSI3"],
            "motivo": "Líder + hardware com dividendos"
        },
        "arrojado": {
            "alocacao_max_tech": "20%",
            "empresas_sugeridas": ["TOTS3", "LWSA3", "POSI3"],
            "motivo": "Diversificação no setor"
        },
        "agressivo": {
            "alocacao_max_tech": "30%",
            "empresas_sugeridas": ["TOTS3", "LWSA3", "POSI3", "CASH3"],
            "motivo": "Inclui turnarounds e small caps"
        }
    }
    
    return alocacoes.get(perfil, alocacoes["moderado"])

for perfil in ["conservador", "moderado", "arrojado"]:
    sugestao = sugestao_alocacao_tech(perfil)
    print(f"\n{perfil.upper()}")
    print(f"  Max em Tech: {sugestao['alocacao_max_tech']}")
    print(f"  Empresas: {', '.join(sugestao['empresas_sugeridas'])}")

Monitoramento Contínuo com brapi.dev

Para acompanhar o setor de tecnologia, crie um dashboard automatizado:

def dashboard_setor_tech():
    """
    Dashboard de monitoramento do setor tech
    """
    tickers = ["TOTS3", "LWSA3", "POSI3", "CASH3"]
    
    print("\n" + "=" * 60)
    print("📊 DASHBOARD SETOR TECNOLOGIA - B3")
    print("=" * 60)
    
    total_market_cap = 0
    
    for ticker in tickers:
        url = f"https://brapi.dev/api/quote/{ticker}"
        params = {"fundamental": "true"}
        headers = {"Authorization": "Bearer SEU_TOKEN_AQUI"}
        
        response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
        data = response.json()
        
        if "results" not in data:
            continue
        
        r = data["results"][0]
        
        preco = r.get("regularMarketPrice", 0)
        variacao = r.get("regularMarketChangePercent", 0)
        market_cap = r.get("marketCap", 0)
        total_market_cap += market_cap
        
        emoji = "🟢" if variacao > 0 else "🔴" if variacao < 0 else "⚪"
        
        print(f"\n{emoji} {ticker}")
        print(f"   Preço: R$ {preco:.2f} ({variacao:+.2f}%)")
        print(f"   Market Cap: R$ {market_cap/1_000_000_000:.1f} bi")
    
    print(f"\n{'─' * 60}")
    print(f"TOTAL SETOR: R$ {total_market_cap/1_000_000_000:.1f} bilhões")
    
    # Comparar com Ibovespa
    ibov_url = "https://brapi.dev/api/quote/%5EBVSP"
    ibov_response = requests.get(ibov_url, headers=headers)
    ibov_data = ibov_response.json()
    
    if "results" in ibov_data:
        ibov = ibov_data["results"][0]
        print(f"\nIBOVESPA: {ibov.get('regularMarketPrice', 0):,.0f} pts ({ibov.get('regularMarketChangePercent', 0):+.2f}%)")

dashboard_setor_tech()

Conclusão: O Futuro do Setor Tech na B3

O setor de tecnologia brasileiro ainda está em desenvolvimento, mas oferece oportunidades únicas:

Pontos-Chave

TOTVS é a aposta mais segura: Líder consolidada, receita recorrente, diversificação
Locaweb em reestruturação: Precisa provar integração de aquisições
Positivo é o outlier: Hardware, não software, mas com dividendos
Méliuz é turnaround: Alto risco, potencial retorno se executar

Tendências para Monitorar

Queda da Selic → múltiplos expandem
Consolidação do setor → M&A
Expansão internacional → TOTVS LatAm
Inteligência Artificial → impacto em todas

Próximos Passos

Para aprofundar sua análise do setor de tecnologia:

Análise do Setor Bancário - Compare com fintechs
ROE: Como Analisar - Métrica chave para tech
EV/EBITDA - Valuation de empresas de crescimento

Automatize Sua Análise com brapi.dev

A API da brapi.dev oferece dados em tempo real de todas as empresas de tecnologia da B3, incluindo:

Cotações e variações
Indicadores fundamentalistas
Dados históricos
Demonstrativos financeiros

Comece gratuitamente em brapi.dev e crie seus próprios dashboards de monitoramento do setor tech.