Apresentamos análises baseadas nos retornos diários de ativos de uma carteira de investimento a fim de apresentar elementos de estatística descritiva e de decisão de escolha de pesos do portfólio, mediante uma aproximação do máximo índice Sharpe no modelo de Markowitz. As informações de histórico dos ativos de renda fixa e variável são importados de endereços eletrônicos, e os dados são tratados para extrair informações relevantes para estudos. Tais tarefas são construídas no Python, através da biblioteca Pandas e cujas visualizações gráficas também fazem uso de outros pacotes. Todos os comandos na confecção para a aproximação
são apresentados, com justificativas das sintaxes, e disponibilizados em notebook do Google Colaboratory. Comparamos o rendimento da carteira adotada pela aproximação com a obtida por otimização, com intuito de fomentar discussões da estratégia adotada e configurar o trabalho como um proposta de ensino de alguns elementos de estatística, de educação financeira e de lógica de programação.
