EV/EBITDA: Como Usar Este Indicador para Avaliar Ações em 2026

O Que é o EV/EBITDA?

O EV/EBITDA é um dos múltiplos de valuation mais utilizados por analistas profissionais e investidores institucionais. Ele relaciona o valor total da empresa (Enterprise Value) com sua geração de caixa operacional (EBITDA).

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        FÓRMULA EV/EBITDA                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│                    Enterprise Value (EV)                        │
│   EV/EBITDA  =  ─────────────────────────────                  │
│                         EBITDA                                  │
│                                                                 │
│   Onde:                                                         │
│   • EV = Valor de Mercado + Dívida Líquida                     │
│   • EBITDA = Lucro Operacional + Depreciação + Amortização     │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Por Que EV/EBITDA é Superior ao P/L?

O EV/EBITDA resolve várias limitações do tradicional Preço/Lucro:

Aspecto	P/L	EV/EBITDA
Considera dívida?	❌ Não	✅ Sim
Afetado por estrutura de capital?	✅ Sim	❌ Minimamente
Comparável entre países?	❌ Impostos diferentes	✅ Mais comparável
Funciona com prejuízo?	❌ Não	✅ Se EBITDA positivo
Afetado por depreciação?	✅ Sim	❌ Não

Entendendo os Componentes

1. Enterprise Value (EV) - Valor da Firma

O EV representa quanto custaria para comprar 100% da empresa, incluindo suas dívidas:

def calcular_enterprise_value(valor_mercado, divida_bruta, caixa, participacao_minoritarios=0):
    """
    Calcula o Enterprise Value (Valor da Firma)
    
    Parâmetros:
    - valor_mercado: Capitalização de mercado (preço × ações)
    - divida_bruta: Total de dívidas (curto + longo prazo)
    - caixa: Caixa e equivalentes de caixa
    - participacao_minoritarios: Participação de minoritários (opcional)
    """
    divida_liquida = divida_bruta - caixa
    
    ev = valor_mercado + divida_liquida + participacao_minoritarios
    
    return {
        "valor_mercado": valor_mercado,
        "divida_bruta": divida_bruta,
        "caixa": caixa,
        "divida_liquida": divida_liquida,
        "enterprise_value": ev
    }

exemplo = calcular_enterprise_value(
    valor_mercado=280_000_000_000,  # R$ 280 bilhões
    divida_bruta=85_000_000_000,    # R$ 85 bilhões
    caixa=25_000_000_000            # R$ 25 bilhões
)

print(f"Valor de Mercado: R$ {exemplo['valor_mercado']:,.0f}")
print(f"Dívida Líquida: R$ {exemplo['divida_liquida']:,.0f}")
print(f"Enterprise Value: R$ {exemplo['enterprise_value']:,.0f}")

COMPOSIÇÃO DO ENTERPRISE VALUE

┌────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                    │
│   VALOR DE MERCADO        ████████████████████    │
│   (Market Cap)            R$ 280 bilhões          │
│                                                    │
│   (+) DÍVIDA BRUTA        ████████                │
│                           R$ 85 bilhões           │
│                                                    │
│   (-) CAIXA               ████                    │
│                           R$ 25 bilhões           │
│                                                    │
│   ════════════════════════════════════════════    │
│   = ENTERPRISE VALUE      ████████████████████████│
│                           R$ 340 bilhões          │
│                                                    │
└────────────────────────────────────────────────────┘

2. EBITDA - Geração de Caixa Operacional

O EBITDA (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization) representa o lucro operacional antes de itens não-caixa:

def calcular_ebitda(receita_liquida, custos, despesas_operacionais, 
                    depreciacao, amortizacao):
    """
    Calcula o EBITDA a partir da DRE
    """
    lucro_bruto = receita_liquida - custos
    ebit = lucro_bruto - despesas_operacionais
    ebitda = ebit + depreciacao + amortizacao
    
    margem_ebitda = (ebitda / receita_liquida) * 100
    
    return {
        "receita_liquida": receita_liquida,
        "lucro_bruto": lucro_bruto,
        "ebit": ebit,
        "ebitda": ebitda,
        "margem_ebitda": round(margem_ebitda, 2)
    }

# Exemplo
resultado = calcular_ebitda(
    receita_liquida=50_000_000_000,
    custos=30_000_000_000,
    despesas_operacionais=10_000_000_000,
    depreciacao=3_000_000_000,
    amortizacao=500_000_000
)

print(f"EBITDA: R$ {resultado['ebitda']:,.0f}")
print(f"Margem EBITDA: {resultado['margem_ebitda']}%")

DA RECEITA AO EBITDA

Receita Líquida                 R$ 50.000.000.000
(-) Custos                      R$ 30.000.000.000
────────────────────────────────────────────────────
= Lucro Bruto                   R$ 20.000.000.000

(-) Despesas Operacionais       R$ 10.000.000.000
────────────────────────────────────────────────────
= EBIT (Lucro Operacional)      R$ 10.000.000.000

(+) Depreciação                 R$  3.000.000.000
(+) Amortização                 R$    500.000.000
────────────────────────────────────────────────────
= EBITDA                        R$ 13.500.000.000
                                (Margem: 27%)

Calculando o EV/EBITDA na Prática

Com a API da brapi.dev

import requests

API_TOKEN = "seu_token_aqui"
BASE_URL = "https://brapi.dev/api"

def obter_ev_ebitda(ticker):
    """
    Obtém dados para calcular EV/EBITDA usando brapi.dev
    """
    url = f"{BASE_URL}/quote/{ticker}"
    params = {"fundamental": "true"}
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
    
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        dados = response.json()["results"][0]
        
        # Dados fundamentalistas
        preco = dados.get("regularMarketPrice", 0)
        market_cap = dados.get("marketCap", 0)
        ev = dados.get("enterpriseValue", 0)
        ebitda = dados.get("ebitda", 0)
        
        # Calcular múltiplo
        ev_ebitda = round(ev / ebitda, 2) if ebitda and ebitda > 0 else None
        
        return {
            "ticker": ticker,
            "preco": preco,
            "market_cap": market_cap,
            "enterprise_value": ev,
            "ebitda": ebitda,
            "ev_ebitda": ev_ebitda
        }
    return None

# Analisar uma ação
resultado = obter_ev_ebitda("PETR4")
if resultado:
    print(f"\n=== {resultado['ticker']} ===")
    print(f"Preço: R$ {resultado['preco']}")
    print(f"Market Cap: R$ {resultado['market_cap']:,.0f}")
    print(f"Enterprise Value: R$ {resultado['enterprise_value']:,.0f}")
    print(f"EBITDA: R$ {resultado['ebitda']:,.0f}")
    print(f"EV/EBITDA: {resultado['ev_ebitda']}x")

Comparativo Setorial

def comparar_ev_ebitda_setor(tickers, nome_setor):
    """
    Compara EV/EBITDA de empresas do mesmo setor
    """
    url = f"{BASE_URL}/quote/{','.join(tickers)}"
    params = {"fundamental": "true"}
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
    
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    
    if response.status_code != 200:
        return None
    
    dados = response.json()["results"]
    comparativo = []
    
    for acao in dados:
        ev = acao.get("enterpriseValue", 0) or 0
        ebitda = acao.get("ebitda", 0) or 0
        
        ev_ebitda = round(ev / ebitda, 2) if ebitda > 0 else None
        
        comparativo.append({
            "ticker": acao.get("symbol"),
            "nome": acao.get("shortName", "")[:25],
            "ev_ebitda": ev_ebitda,
            "market_cap_bi": round(acao.get("marketCap", 0) / 1e9, 1)
        })
    
    # Ordenar por EV/EBITDA
    comparativo = sorted(
        [c for c in comparativo if c["ev_ebitda"] is not None],
        key=lambda x: x["ev_ebitda"]
    )
    
    # Calcular média do setor
    ev_ebitdas = [c["ev_ebitda"] for c in comparativo if c["ev_ebitda"]]
    media_setor = round(sum(ev_ebitdas) / len(ev_ebitdas), 2) if ev_ebitdas else 0
    
    return {
        "setor": nome_setor,
        "media_ev_ebitda": media_setor,
        "empresas": comparativo
    }

# Exemplo: Setor de Petróleo e Gás
setor_petroleo = comparar_ev_ebitda_setor(
    ["PETR4", "PRIO3", "RECV3", "RRRP3", "ENAT3"],
    "Petróleo e Gás"
)

if setor_petroleo:
    print(f"\n=== SETOR: {setor_petroleo['setor']} ===")
    print(f"Média EV/EBITDA: {setor_petroleo['media_ev_ebitda']}x\n")
    
    for empresa in setor_petroleo["empresas"]:
        desconto = round((1 - empresa["ev_ebitda"]/setor_petroleo["media_ev_ebitda"]) * 100, 1)
        status = "📉 Desconto" if desconto > 0 else "📈 Prêmio"
        print(f"{empresa['ticker']}: {empresa['ev_ebitda']}x ({status}: {abs(desconto)}%)")

Interpretando o EV/EBITDA

Faixas de Referência por Setor

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              BENCHMARKS EV/EBITDA POR SETOR                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  Tecnologia/Software      ██████████████████████  15-25x       │
│  Saúde                    ████████████████        12-18x       │
│  Consumo Discricionário   ████████████            10-15x       │
│  Industrial               ████████████            8-12x        │
│  Utilities/Energia        ██████████              6-10x        │
│  Bancos                   ████████                5-8x         │
│  Commodities/Mineração    ██████                  4-7x         │
│  Petróleo e Gás           ██████                  3-6x         │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

O Que Afeta o Múltiplo?

def analisar_drivers_ev_ebitda(dados_empresa):
    """
    Identifica fatores que explicam o nível do EV/EBITDA
    """
    drivers = {
        "crescimento": {
            "impacto": "POSITIVO",
            "explicacao": "Empresas com alto crescimento merecem múltiplos maiores"
        },
        "margem_ebitda": {
            "impacto": "POSITIVO", 
            "explicacao": "Margens altas indicam vantagem competitiva"
        },
        "intensidade_capital": {
            "impacto": "NEGATIVO",
            "explicacao": "Alto CAPEX reduz conversão de EBITDA em caixa livre"
        },
        "ciclicidade": {
            "impacto": "NEGATIVO",
            "explicacao": "Setores cíclicos têm EBITDA volátil"
        },
        "alavancagem": {
            "impacto": "NEGATIVO",
            "explicacao": "Alta dívida aumenta risco"
        },
        "qualidade_gestao": {
            "impacto": "POSITIVO",
            "explicacao": "Boa alocação de capital gera prêmio"
        }
    }
    
    # Avaliar empresa específica
    margem = dados_empresa.get("margem_ebitda", 0)
    crescimento = dados_empresa.get("crescimento_receita", 0)
    divida_ebitda = dados_empresa.get("divida_liquida_ebitda", 0)
    
    avaliacao = []
    
    if margem > 30:
        avaliacao.append("✅ Margem EBITDA alta - justifica prêmio")
    elif margem < 15:
        avaliacao.append("⚠️ Margem EBITDA baixa - pressiona múltiplo")
    
    if crescimento > 15:
        avaliacao.append("✅ Alto crescimento - justifica múltiplo elevado")
    elif crescimento < 5:
        avaliacao.append("⚠️ Baixo crescimento - limita múltiplo")
    
    if divida_ebitda > 3:
        avaliacao.append("🚨 Alavancagem alta - risco elevado")
    elif divida_ebitda < 1:
        avaliacao.append("✅ Baixa alavancagem - menor risco")
    
    return avaliacao

Múltiplo Alto vs. Baixo

INTERPRETAÇÃO DO EV/EBITDA

EV/EBITDA BAIXO (< média do setor)
├── Possíveis explicações positivas:
│   ├── Ação subvalorizada pelo mercado
│   ├── Oportunidade de compra
│   └── Mercado pessimista demais
│
└── Possíveis explicações negativas:
    ├── Problemas operacionais
    ├── Setor em declínio
    ├── Gestão fraca
    └── EBITDA temporariamente inflado

EV/EBITDA ALTO (> média do setor)
├── Possíveis explicações positivas:
│   ├── Empresa de alta qualidade
│   ├── Alto crescimento esperado
│   ├── Margens superiores
│   └── Vantagem competitiva forte
│
└── Possíveis explicações negativas:
    ├── Ação sobrevalorizada
    ├── Euforia do mercado
    └── EBITDA temporariamente deprimido

Armadilhas do EV/EBITDA

1. EBITDA Não É Caixa

O EBITDA ignora necessidades de capital de giro e CAPEX:

def calcular_conversao_caixa(ebitda, capex, variacao_capital_giro):
    """
    Mostra quanto do EBITDA vira caixa livre
    """
    fluxo_caixa_livre = ebitda - capex - variacao_capital_giro
    taxa_conversao = (fluxo_caixa_livre / ebitda) * 100
    
    return {
        "ebitda": ebitda,
        "capex": capex,
        "variacao_wc": variacao_capital_giro,
        "fcf": fluxo_caixa_livre,
        "taxa_conversao": round(taxa_conversao, 1)
    }

# Comparar duas empresas
empresa_a = calcular_conversao_caixa(
    ebitda=1000,
    capex=200,  # Baixo CAPEX
    variacao_capital_giro=50
)

empresa_b = calcular_conversao_caixa(
    ebitda=1000,
    capex=600,  # Alto CAPEX (asset heavy)
    variacao_capital_giro=100
)

print("Empresa A (Asset Light):")
print(f"  EBITDA: {empresa_a['ebitda']}")
print(f"  FCF: {empresa_a['fcf']} ({empresa_a['taxa_conversao']}% conversão)")

print("\nEmpresa B (Asset Heavy):")
print(f"  EBITDA: {empresa_b['ebitda']}")
print(f"  FCF: {empresa_b['fcf']} ({empresa_b['taxa_conversao']}% conversão)")

2. Dívida Oculta

Alguns passivos não aparecem no cálculo tradicional:

def ajustar_ev_passivos_ocultos(ev_tradicional, arrendamentos, 
                                 provisoes_contingencias, 
                                 deficit_previdenciario):
    """
    Ajusta o EV para incluir passivos frequentemente ignorados
    """
    passivos_ocultos = arrendamentos + provisoes_contingencias + deficit_previdenciario
    ev_ajustado = ev_tradicional + passivos_ocultos
    
    return {
        "ev_tradicional": ev_tradicional,
        "arrendamentos": arrendamentos,
        "provisoes": provisoes_contingencias,
        "deficit_prev": deficit_previdenciario,
        "passivos_ocultos_total": passivos_ocultos,
        "ev_ajustado": ev_ajustado,
        "diferenca_percentual": round((passivos_ocultos / ev_tradicional) * 100, 1)
    }

# Exemplo
ajuste = ajustar_ev_passivos_ocultos(
    ev_tradicional=10_000_000_000,
    arrendamentos=500_000_000,
    provisoes_contingencias=300_000_000,
    deficit_previdenciario=200_000_000
)

print(f"EV Tradicional: R$ {ajuste['ev_tradicional']:,.0f}")
print(f"EV Ajustado: R$ {ajuste['ev_ajustado']:,.0f}")
print(f"Diferença: +{ajuste['diferenca_percentual']}%")

3. EBITDA Ajustado vs. Reportado

Empresas frequentemente apresentam EBITDA "ajustado":

CUIDADOS COM EBITDA AJUSTADO

✅ Ajustes legítimos:
   • Eventos não-recorrentes (venda de ativos)
   • Reestruturações pontuais
   • Impairments extraordinários

❌ Ajustes questionáveis:
   • Remuneração baseada em ações
   • Custos de M&A recorrentes
   • "Custos de crescimento"
   • Provisões trabalhistas constantes

REGRA: Se o ajuste aparece todo trimestre, 
       provavelmente não é extraordinário!

Análise Avançada: EV/EBITDA Forward

O múltiplo forward usa estimativas futuras:

def calcular_ev_ebitda_forward(ev_atual, ebitda_atual, crescimento_estimado):
    """
    Calcula EV/EBITDA forward (próximos 12 meses)
    """
    ebitda_forward = ebitda_atual * (1 + crescimento_estimado/100)
    ev_ebitda_trailing = ev_atual / ebitda_atual if ebitda_atual else 0
    ev_ebitda_forward = ev_atual / ebitda_forward if ebitda_forward else 0
    
    return {
        "ebitda_atual": ebitda_atual,
        "crescimento_estimado": crescimento_estimado,
        "ebitda_forward": round(ebitda_forward, 0),
        "ev_ebitda_trailing": round(ev_ebitda_trailing, 2),
        "ev_ebitda_forward": round(ev_ebitda_forward, 2),
        "desconto_implicito": round((1 - ev_ebitda_forward/ev_ebitda_trailing) * 100, 1)
    }

# Empresa em crescimento
forward = calcular_ev_ebitda_forward(
    ev_atual=50_000_000_000,
    ebitda_atual=5_000_000_000,
    crescimento_estimado=20
)

print(f"EV/EBITDA Trailing: {forward['ev_ebitda_trailing']}x")
print(f"EV/EBITDA Forward: {forward['ev_ebitda_forward']}x")
print(f"'Desconto' por crescimento: {forward['desconto_implicito']}%")

Screener de Ações por EV/EBITDA

def screener_ev_ebitda(criterios):
    """
    Filtra ações por critérios de EV/EBITDA
    """
    # Obter lista de ações
    url = f"{BASE_URL}/quote/list"
    params = {"limit": 100, "type": "stock"}
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
    
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    
    if response.status_code != 200:
        return []
    
    lista = response.json()["stocks"]
    tickers = [s["stock"] for s in lista[:50]]  # Top 50
    
    # Obter dados fundamentalistas
    url = f"{BASE_URL}/quote/{','.join(tickers)}"
    params = {"fundamental": "true"}
    
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    
    if response.status_code != 200:
        return []
    
    dados = response.json()["results"]
    
    # Aplicar filtros
    candidatas = []
    
    for acao in dados:
        ev = acao.get("enterpriseValue", 0) or 0
        ebitda = acao.get("ebitda", 0) or 0
        margem_ebitda = acao.get("ebitdaMargin", 0) or 0
        
        if ebitda <= 0:
            continue
        
        ev_ebitda = ev / ebitda
        
        # Aplicar critérios
        if (criterios["ev_ebitda_min"] <= ev_ebitda <= criterios["ev_ebitda_max"] and
            margem_ebitda >= criterios["margem_min"]):
            
            candidatas.append({
                "ticker": acao.get("symbol"),
                "nome": acao.get("shortName", ""),
                "ev_ebitda": round(ev_ebitda, 2),
                "margem_ebitda": round(margem_ebitda, 1),
                "setor": acao.get("sector", "N/A")
            })
    
    return sorted(candidatas, key=lambda x: x["ev_ebitda"])

# Buscar ações baratas com margens boas
criterios = {
    "ev_ebitda_min": 3,
    "ev_ebitda_max": 8,
    "margem_min": 20
}

resultados = screener_ev_ebitda(criterios)

print("\n=== AÇÕES COM EV/EBITDA ATRATIVO ===\n")
for r in resultados[:10]:
    print(f"{r['ticker']}: {r['ev_ebitda']}x | Margem: {r['margem_ebitda']}%")

Valuation Reverso: Implícito no Múltiplo

def valuation_reverso_ev_ebitda(ev_ebitda_atual, ebitda_atual, 
                                  custo_capital, crescimento_perpetuo):
    """
    Calcula o crescimento implícito no múltiplo atual
    """
    # Modelo simplificado: EV/EBITDA = 1 / (WACC - g)
    # Reorganizando: g = WACC - (1 / EV/EBITDA)
    
    crescimento_implicito = custo_capital - (1 / ev_ebitda_atual) * 100
    
    # Comparar com crescimento realista
    diferenca = crescimento_implicito - crescimento_perpetuo
    
    if diferenca > 3:
        avaliacao = "CARO - Mercado espera crescimento muito acima do sustentável"
    elif diferenca < -3:
        avaliacao = "BARATO - Mercado espera crescimento abaixo do provável"
    else:
        avaliacao = "JUSTO - Expectativas alinhadas"
    
    return {
        "ev_ebitda": ev_ebitda_atual,
        "custo_capital": custo_capital,
        "crescimento_implicito": round(crescimento_implicito, 2),
        "crescimento_perpetuo_estimado": crescimento_perpetuo,
        "diferenca": round(diferenca, 2),
        "avaliacao": avaliacao
    }

# Analisar se empresa está cara
analise = valuation_reverso_ev_ebitda(
    ev_ebitda_atual=15,
    ebitda_atual=1000,
    custo_capital=12,  # WACC de 12%
    crescimento_perpetuo=5  # PIB + inflação
)

print(f"EV/EBITDA atual: {analise['ev_ebitda']}x")
print(f"Crescimento implícito: {analise['crescimento_implicito']}%")
print(f"Crescimento sustentável: {analise['crescimento_perpetuo_estimado']}%")
print(f"Avaliação: {analise['avaliacao']}")

Comparação Internacional

def comparar_multiplos_internacionais():
    """
    Compara EV/EBITDA entre mercados
    """
    multiplos_medios = {
        "EUA (S&P 500)": 14.5,
        "Europa (STOXX 600)": 10.8,
        "Brasil (Ibovespa)": 6.2,
        "México (IPC)": 7.5,
        "China (CSI 300)": 12.0,
        "Índia (NIFTY)": 15.5
    }
    
    # Brasil vs outros mercados
    brasil = multiplos_medios["Brasil (Ibovespa)"]
    
    print("=== EV/EBITDA MÉDIO POR MERCADO ===\n")
    for mercado, multiplo in sorted(multiplos_medios.items(), key=lambda x: x[1]):
        desconto_vs_brasil = round((multiplo / brasil - 1) * 100, 0)
        barra = "█" * int(multiplo)
        print(f"{mercado:25} {barra} {multiplo}x ({desconto_vs_brasil:+.0f}% vs Brasil)")

comparar_multiplos_internacionais()

=== EV/EBITDA MÉDIO POR MERCADO ===

Brasil (Ibovespa)         ██████ 6.2x (+0% vs Brasil)
México (IPC)              ███████ 7.5x (+21% vs Brasil)
Europa (STOXX 600)        ██████████ 10.8x (+74% vs Brasil)
China (CSI 300)           ████████████ 12.0x (+94% vs Brasil)
EUA (S&P 500)             ██████████████ 14.5x (+134% vs Brasil)
Índia (NIFTY)             ███████████████ 15.5x (+150% vs Brasil)

Quando NÃO Usar EV/EBITDA

O múltiplo não funciona bem em:

Setor/Situação	Problema	Alternativa
Bancos	EBITDA não faz sentido	P/L, P/VP
Seguradoras	Estrutura diferente	P/L, Combined Ratio
Empresas em prejuízo	EBITDA pode ser negativo	P/Receita, EV/Vendas
Early-stage tech	Sem lucro operacional	EV/Receita, EV/GMV
Holdings	Estrutura complexa	NAV, soma das partes

Conclusão: Usando EV/EBITDA com Sabedoria

O EV/EBITDA é poderoso, mas deve ser usado com contexto:

Checklist de Análise

□ Calculei o EV/EBITDA corretamente?
□ Comparei com empresas do MESMO setor?
□ Entendi por que o múltiplo está alto/baixo?
□ Verifiquei a conversão de EBITDA em caixa?
□ Considerei passivos ocultos no EV?
□ Analisei a sustentabilidade do EBITDA?
□ Olhei o múltiplo forward também?
□ Considerei fatores qualitativos?

Melhores Práticas

Compare sempre dentro do setor - Múltiplos variam drasticamente entre setores
Use múltiplos complementares - P/L, P/VP, EV/FCF
Analise tendência - O múltiplo está comprimindo ou expandindo?
Entenda os drivers - Por que o múltiplo está nesse nível?
Cuidado com ajustes - EBITDA ajustado pode esconder problemas

Próximos Passos

Para aprofundar suas análises de valuation:

Acesse a brapi.dev - Dados fundamentalistas completos para calcular EV/EBITDA
Explore a documentação em brapi.dev/docs
Automatize com Python - Use os códigos deste guia
Compare setores - Construa benchmarks próprios

A brapi.dev fornece Enterprise Value, EBITDA e todos os dados necessários para suas análises de múltiplos via API.

Disclaimer: Este conteúdo é educacional. Consulte um profissional antes de investir.