Ações de energia elétrica na B3 em 2026: análise com API de dados reais

Por que o setor elétrico tem um perfil próprio

O setor não é homogêneo. Vale separar os três subgrupos, porque cada um responde a riscos diferentes e isso muda a leitura dos indicadores:

• Geração. Produz energia (hidrelétricas, térmicas, eólicas, solares). A receita depende de contratos de venda e, em parte, do preço de mercado. Exemplos de tickers do setor que você pode consultar na API: EGIE3, AURE3, CMIG4.
• Transmissão. Transporta energia em alta tensão e recebe a chamada RAP (Receita Anual Permitida), corrigida por índices e definida em leilão. É o subgrupo com fluxo mais parecido com renda fixa indexada. Exemplos: TAEE11, ENGI11.
• Distribuição. Entrega energia ao consumidor final sob concessão regional, com revisões tarifárias periódicas. Exemplos: EQTL3, CPFE3.

Há ainda companhias verticalizadas que atuam em mais de um elo, como o grupo Eletrobras (ELET3, ELET6). O ponto prático para quem programa: todos esses papéis são classificados pela CVM dentro do mesmo setor, e é por esse nome que você filtra na API. A próxima seção mostra como descobrir o nome exato.

O nome do setor: confirme antes de filtrar

A API bolsai usa os nomes de setor da CVM, em português. Para o setor elétrico, o valor é Energia Elétrica. Como esses rótulos são padronizados pela fonte oficial e podem ser ajustados ao longo do tempo, a boa prática é nunca chutar a string: liste os valores válidos no endpoint /companies/sectors e copie exatamente o que a API devolver. É uma chamada barata que evita um filtro silenciosamente vazio.

import requests

BASE = "https://api.usebolsai.com/api/v1"
KEY = "sua_chave_aqui"

r = requests.get(f"{BASE}/companies/sectors", params={"api_key": KEY})
r.raise_for_status()

# Procura o setor elétrico entre os nomes retornados pela API
for s in r.json()["sectors"]:
    if "Energia" in s["name"]:
        print(s["name"])

Autenticação: você pode passar api_key como parâmetro de query, como no exemplo, ou enviar o header Authorization: Bearer SUA_CHAVE. Ambos funcionam em qualquer endpoint. Pegue sua chave gratuita no dashboard com login pelo Google.

Os três indicadores que importam para elétricas

O endpoint /fundamentals/{ticker} devolve mais de 27 indicadores calculados em TTM (últimos 12 meses). Para o setor elétrico, três deles concentram a leitura. Vale entender por que cada um pesa mais aqui do que em outros setores.

1. dividend_yield — a razão de existir de boa parte da tese

O campo dividend_yield traz o retorno em proventos dos últimos 12 meses como percentual do preço. Em elétricas, ele é o indicador mais observado porque o fluxo regulado sustenta distribuições recorrentes. Um detalhe importante da bolsai: o dividend_yield já vem dentro de /fundamentals/{ticker}, não é preciso uma segunda chamada. Para inspecionar os proventos que compõem esse número (datas ex_date, payment_date, value e o type, que separa DIVIDEND de JCP), use o endpoint /dividends/{ticker}. O artigo dedicado Dividend Yield via API detalha o cálculo e as armadilhas do indicador.

2. net_debt_ebitda — a trava de segurança do setor

Como geração e transmissão exigem capital pesado, quase toda elétrica opera alavancada. O campo net_debt_ebitda mede quantos anos de geração de caixa operacional seriam necessários para quitar a dívida líquida. É a métrica que separa uma distribuidora de dividendos saudável de uma empresa que paga proventos hoje e pode ter que cortá-los amanhã para servir a dívida. No setor elétrico, ler o dividend_yield sem cruzar com net_debt_ebitda é o erro clássico. A construção de um screener em Python mostra como combinar os dois filtros em uma única passagem.

3. roe — rentabilidade sobre o capital dos acionistas

O roe (retorno sobre patrimônio líquido) indica quanto de lucro a empresa gera sobre o capital próprio. Em elétricas, ele ajuda a distinguir companhias que remuneram bem o acionista daquelas cujo dividend_yield alto vem apenas de uma queda de preço, sem lucro por trás. Um ROE consistente, somado a alavancagem controlada, é sinal de que a distribuição tem lastro. Vale ler o ROE junto do roic (retorno sobre o capital investido), que incorpora a dívida e é especialmente informativo em setores intensivos em capital.

Exemplo prático: fundamentos de uma elétrica

Antes de varrer o setor inteiro, vale entender a resposta para um único papel. O exemplo abaixo consulta os três indicadores-chave mais o valuation básico. Ele é copiável e roda no plano gratuito, consumindo uma requisição da cota. Troque o ticker por qualquer ação do setor (por exemplo EGIE3, TAEE11, CMIG4).

import requests

BASE = "https://api.usebolsai.com/api/v1"
KEY = "sua_chave_aqui"

ticker = "TAEE11"
r = requests.get(f"{BASE}/fundamentals/{ticker}", params={"api_key": KEY})
r.raise_for_status()
d = r.json()

def fmt(v, suf=""):
    return f"{v}{suf}" if v is not None else "n/d"

print(f"Ticker:              {ticker}")
print(f"Dividend Yield:      {fmt(d.get('dividend_yield'), '%')}")
print(f"Dív. Líq. / EBITDA:  {fmt(d.get('net_debt_ebitda'))}")
print(f"ROE:                 {fmt(d.get('roe'), '%')}")
print(f"ROIC:                {fmt(d.get('roic'), '%')}")
print(f"P/L:                 {fmt(d.get('pl'))}")
print(f"P/VP:                {fmt(d.get('pvp'))}")
print(f"Atualizado em:       {fmt(d.get('reference_date'))}")

Os números acima são apenas um exemplo de formato: não representam a cotação ou os indicadores atuais de nenhuma empresa. A fonte da verdade é sempre a resposta da API no momento da consulta. O campo reference_date diz quando aquele fundamento foi recalculado. Note também o tratamento de None: alguns campos podem vir nulos quando o indicador não se aplica ou quando os dados ainda não foram consolidados, e ignorar isso quebraria a formatação.

Screenando o setor inteiro ao vivo

Aqui está o núcleo do artigo. Em vez de decorar uma lista fixa que envelhece a cada trimestre, você pede ao endpoint /screener a lista atual do setor com os indicadores já populados. O parâmetro sector=Energia Elétrica circunscreve o universo, e os operadores _gt (maior que) e _lt (menor que) aplicam-se a qualquer campo de fundamentos. O sort e o order definem a ordenação.

O exemplo abaixo pede as elétricas com dividend_yield acima de 6% e alavancagem (net_debt_ebitda) abaixo de 3,5, ordenadas pelo maior yield. É exatamente o filtro que traduz a tese "dividendos sustentáveis no setor elétrico" em código. Rode você mesmo para obter o ranking real de hoje.

import requests

BASE = "https://api.usebolsai.com/api/v1"
KEY = "sua_chave_aqui"

params = {
    "api_key": KEY,
    "sector": "Energia Elétrica",   # confirme via /companies/sectors
    "dividend_yield_gt": 6,
    "net_debt_ebitda_lt": 3.5,
    "sort": "dividend_yield",
    "order": "desc",
    "limit": 30,
}

r = requests.get(f"{BASE}/screener", params=params)
r.raise_for_status()
payload = r.json()

# a lista de resultados vem em "data"; caia para lista pura se necessário
rows = payload["data"] if isinstance(payload, dict) else payload

for row in rows:
    print(f"{row['ticker']:7} "
          f"DY={row.get('dividend_yield')}  "
          f"DL/EBITDA={row.get('net_debt_ebitda')}  "
          f"ROE={row.get('roe')}")

Por que não publicar aqui a lista pronta e ranqueada? Porque ela muda. Companhias entram e saem do índice, alteram a política de dividendos, sofrem reclassificação setorial e reportam novos trimestres. Um ranking cravado em um artigo estaria desatualizado em semanas. A abordagem correta, e a que este guia defende, é você rodar o /screener e ler o resultado do dia. O snapshot é atualizado uma vez ao dia (veja a seção de cadência), então uma execução diária basta.

Você também pode variar os filtros conforme a sua tese. Alguns ajustes comuns no setor:

• Trocar o sort para roe e ordenar por rentabilidade em vez de yield.
• Adicionar roe_gt=10 para exigir rentabilidade mínima e evitar yields inflados por queda de preço.
• Endurecer a alavancagem com net_debt_ebitda_lt=3 se você prioriza balanço conservador.
• Combinar com pvp_lt para filtrar por valuation patrimonial.
• Exportar tudo com format=csv para abrir no Excel ou no Google Sheets.

Passo a passo: da chave ao ranking do setor

1. Crie a conta gratuita e copie a chave no dashboard.
2. Confirme o nome do setor em /companies/sectors (deve ser Energia Elétrica).
3. Rode /screener?sector=Energia Elétrica para ver todas as elétricas com indicadores.
4. Aplique os filtros da sua tese com _gt e _lt e ordene com sort.
5. Aprofunde os finalistas em /fundamentals/{ticker} e /dividends/{ticker}.

Comparando elétricas entre si

Depois de reduzir o setor a alguns finalistas, o próximo passo é comparar lado a lado. A bolsai não tem um endpoint REST de comparação: a forma direta é chamar /fundamentals/{ticker} para cada papel e montar a tabela no cliente, exatamente o padrão que a construção de screener usa. O trecho abaixo compara uma geradora, uma transmissora e uma verticalizada nos três indicadores-chave.

import requests

BASE = "https://api.usebolsai.com/api/v1"
KEY = "sua_chave_aqui"

tickers = ["EGIE3", "TAEE11", "ELET3"]
campos = ["dividend_yield", "net_debt_ebitda", "roe"]

for t in tickers:
    r = requests.get(f"{BASE}/fundamentals/{t}", params={"api_key": KEY})
    if r.status_code != 200:
        continue
    d = r.json()
    linha = "  ".join(f"{c}={d.get(c)}" for c in campos)
    print(f"{t:7} {linha}")

Se você prefere que um agente de IA faça essa comparação em linguagem natural, a bolsai expõe um servidor MCP com a ferramenta compare_stocks, que aceita de 2 a 5 tickers. É o mesmo dado, consumido por Claude e outros agentes em vez de por um script.

Armadilhas específicas do setor elétrico

Screening é pré-seleção, não decisão. No setor elétrico, algumas armadilhas aparecem com frequência:

Yield alto por queda de preço. Um dividend_yield que dispara pode refletir uma queda forte da ação, não uma distribuição maior. Cruzar com roe positivo e com o histórico de proventos em /dividends/{ticker} ajuda a distinguir renda sustentável de miragem estatística.

Ignorar a alavancagem. Como a dívida é estrutural no setor, um net_debt_ebitda elevado nem sempre é alarme, mas precisa ser lido em contexto: uma transmissora com receita indexada suporta mais dívida do que uma geradora exposta ao preço de curto prazo. A métrica está detalhada em nosso guia de dividend yield, que discute a interação entre yield e balanço.

Comparar unidades diferentes sem cuidado. Alguns papéis são units (o sufixo 11 em TAEE11 e ENGI11 indica um pacote de ações), enquanto outros são ordinárias (3) ou preferenciais (4, 6). Os indicadores fundamentalistas são calculados por papel, então a comparação é válida, mas ao olhar preço e proventos por ação vale ter em mente o que cada código representa.

Tratar risco regulatório como se não existisse. Revisões tarifárias, renovação de concessões e mudanças de marco setorial afetam elétricas de forma que nenhum indicador de balanço captura sozinho. O screening entrega os candidatos quantitativos; a análise qualitativa do risco regulatório é etapa separada e indispensável.

Cadência dos dados: quando rodar

A bolsai não é intradiária. Preços e séries macro são atualizados uma vez por dia, às 20:30 (horário de Brasília), depois do fechamento do pregão da B3. Empresas, demonstrações financeiras, dividendos e FIIs são atualizados semanalmente, aos sábados, e os fundamentos são recalculados após cada ingestão de demonstrações. Na prática, para o setor elétrico isso significa que rodar o /screener uma vez ao dia, no fim da noite ou na manhã seguinte, já entrega o snapshot mais recente. Não há ganho em consultar de minuto em minuto.

As fontes são oficiais e públicas: B3 para preços e eventos corporativos, CVM para demonstrações e proventos, e BCB para as séries macroeconômicas. Sobre a metodologia dos fundamentos, um ponto relevante para elétricas: o EBITDA usado pela bolsai parte do lucro bruto menos despesas operacionais (definição limpa), e a acurácia dos indicadores é de 96% frente ao Fundamentus em dados recentes de DFP 2025.

Perguntas frequentes

Qual é o nome do setor de energia elétrica na API bolsai?

O parâmetro sector usa os nomes de setor da CVM em português. Para o setor elétrico o valor é Energia Elétrica. Como esses nomes são padronizados pela fonte e podem mudar, o caminho seguro é listar os valores válidos no endpoint /companies/sectors antes de montar o filtro do /screener.

Quais indicadores importam para analisar ações elétricas?

Três campos de /fundamentals concentram a leitura: dividend_yield (retorno em proventos nos últimos 12 meses), net_debt_ebitda (alavancagem, alta neste setor intensivo em capital) e roe (retorno sobre patrimônio). P/L e P/VP ajudam no valuation, mas devem ser lidos junto da alavancagem, porque a dívida é estrutural em geração e transmissão.

Como obtenho a lista atual de ações de energia elétrica da B3?

Chame o endpoint /screener com sector=Energia Elétrica. A resposta traz as ações do setor com os indicadores já populados. Você pode ordenar por dividend_yield ou roe e paginar. A lista muda conforme entradas, saídas e reclassificações, então a fonte da verdade é sempre a resposta da API, não um ranking fixo em um artigo.

Os dados são em tempo real?

Não. Preços e séries macro são atualizados uma vez por dia, às 20:30 (horário de Brasília), após o fechamento do pregão da B3. Empresas, demonstrações, dividendos e FIIs são atualizados semanalmente, aos sábados, e os fundamentos são recalculados após cada ingestão de demonstrações.

Preciso do plano pago para analisar o setor elétrico?

O plano gratuito dá 200 requisições por dia e acesso ao snapshot atual, suficiente para consultar /fundamentals de uma dezena de tickers do setor e aplicar filtros no cliente. O plano Pro (R$49/mês) libera 10.000 requisições por dia e histórico completo, útil para varrer o setor inteiro no /screener repetidamente e acompanhar a evolução dos indicadores ao longo do tempo.

Leia também

• Como construir um screener de ações em Python: do request único ao filtro completo com ordenação e exportação.
• Dividend Yield via API: cálculo do indicador, fontes de dados e as armadilhas do yield.
• Melhores ações de bancos da B3: como filtrar outro setor pagador de dividendos por indicadores.

Disclaimer: Este conteúdo é educacional e não constitui recomendação de investimento. Os tickers citados servem apenas para ilustrar o funcionamento técnico dos endpoints. Nenhum valor numérico neste artigo representa a cotação ou o indicador atual de qualquer empresa: os exemplos de saída são ilustrativos do formato da resposta, e a fonte da verdade é sempre a API no momento da consulta. Decisões de alocação envolvem risco e devem considerar perfil pessoal, horizonte e contexto macroeconômico. A bolsai não é corretora, não executa ordens e não fornece dados intradiários.

por bolsai · 2 de julho de 2026 · 13 min de leitura

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Fontes oficiais utilizadas pela bolsai: B3, CVM e Banco Central. Conheça também a integração via MCP para usar a API com Claude e outros agentes de IA.