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Intro

O exercício que iremos desenvolver juntos consiste de várias tarefas que vão ser apresentadas à medida que a etapa anterior tiver sido completada. Em todas as etapas, estaremos trabalhando em uma função de lógica que deve receber um conjunto de dados como argumento, e retornar outra estrutura de dados como resultado. Você não vai precisar se preocupar com assuntos como:

• Serialização e Deserialização de dados
• Rede
• Banco de Dados e/ou armazenamento de estado persistente

Sinta-se à vontade para utilizar estruturas de dados da própria linguagem de programação escolhida, e realizar os testes ao longo do processo usando testes unitários, REPL, ou qualquer outra forma que preferir.

Vamos trabalhar com um problema que envolve um conjunto de Operações de Compra e Venda de ações. Para todas as partes do exercício vamos trabalhar com o mesmo conjunto de dados de entrada:

Entrada da função

O parâmetro da função é uma lista de operações do mercado financeiro de ações, em ordem cronológica. Cada operação desta lista contém os seguintes atributos:

Nome	Significado
type	Se é uma operação de compra (buy) ou venda (sell)
unitCost	Preço unitário da ação em uma moeda com até duas casas decimais
quantity	Quantidade de ações negociadas (número inteiro positivo)

Desse modo, vamos ter uma lista da seguinte forma:

operations = [
 {
   type: 'buy',
   unitCost: 10.00,
   quantity: 100
 },
 {
   type: 'sell',
   unitCost: 15.00,
   quantity: 50
 },
]

Desse modo, aqui temos primeiro uma operação de Compra (100 unidades com o valor de $10), seguida de uma operação de Venda (50 unidades com o valor de $15).

Preço médio ponderado a cada Operação

Nessa primeira etapa, esperamos que nossa função receba uma lista de Operações, e para cada uma delas calcule o preço médio ponderado até o momento. O preço médio ponderado é constituído da média ponderada do preço das ações.

Para calcular a média ponderada a cada operação, podemos usar o seguinte conjunto de regras:

• O valor inicial da média ponderada, e do número de ações, é 0
• Definimos:
  • valor-da-operacao = quantidade-op * preco-unitario
  • valor-das-operacoes-passadas = quantidade-compradas * preco-medio-atual
  • total-de-acoes = quantidade-compradas + quantidade-op
  • preco-medio = (valor-da-operacao + valor-das-operacoes-passadas) / total-de-acoes
• A cada operação de Compra:
  • Executamos o cálculo de preco-medio
  • Atualizamos o valor da quantidade-comprada, somando o número de ações compradas
  • Atualizamos o valor preco-medio-atual com o resultado obtido no cálculo
• A cada operação de Venda:
  • Preço médio não é alterado em caso de venda parcial
  • Preço médio e a quantidade comprada são alterados para 0 em caso de venda total

A imagem abaixo mostra um exemplo de como a média ponderada é calculada para essas três operações:

1. Compra de 500 unidades a $100
2. Compra de 500 unidades a $200
3. Compra de 1000 unidades a $300

$$ \begin{gather} \color{green}{\frac{500 * $100}{500}} &= $100 & (1)\\ \frac {\color{grey}{500 * $100} + \color{green}{500 * $200}} {\color{grey}{500} + \color{green}{500}} &= $150 & (2)\\ \frac {\color{grey}{500 * $100 + 500 * $200} + \color{green}{1000 * $300}} {\color{grey}{500 + 500} + \color{green}{1000}} &= $225 & (3) \end{gather} $$

A média ponderada é alterada em todas as operações de compra, e é zerada quando todas as unidades são vendidas.

Saída da função

A saída esperada da função é uma lista com o resultado de cada operação, com as seguintes propriedades:

• avg_price: preço ponderado até aquela operação
• bought_quantity: número de ações adquiridas na carteira até aquela operação

A lista deve conter itens em mesma quantidade e ordem que as operações de entrada.

Exemplo de Código

operations = [
  { type: "buy", unitCost: 100.00, quantity: 500 },
  { type: "buy", unitCost: 200.00, quantity: 500 },
  { type: "buy", unitCost: 300.00, quantity: 1000 },
  { type: "sell", unitCost: 250.00, quantity: 1000 },
  { type: "buy", unitCost: 100.00, quantity: 1000 },
  { type: "sell", unitCost: 50.00, quantity: 2000 }
]

result = execute(operations)

result == [
  { bought_quantity: 500, avg_price: 100.00 },
  { bought_quantity: 1000, avg_price: 150.00 },
  { bought_quantity: 2000, avg_price: 225.00 },
  { bought_quantity: 2000, avg_price: 225.00 },
  { bought_quantity: 3000, avg_price: 183.33 },
  { bought_quantity: 0, avg_price: 0.00 }
]