Coletando dados financeiros com o R

Os efeitos da pandemia do coronavírus não param de nos surpreender. Ontem, o preço do contrato futuro de petróleo com vencimento em maio fechou no terreno negativo! Ou seja, as pessoas pagaram para quem comprou o papel. Para ilustrar, podemos pegar os dados do Yahoo Finance através do pacote quantmod, como iremos ensinar no nosso novo Curso da área de finanças Mercado Financeiro e Gestão de Portfólios. Carregamos o quantmod e outros pacotes abaixo para fazer o tratamento e visualização dos dados.


library(tidyverse)
library(tidyquant)
library(timetk)
library(scales)
library(quantmod)

Uma vez carregados os pacotes, nós podemos pegar o contrato de petróleo com vencimento em maio de 2020 com o código abaixo.


getSymbols('CLK20.NYM', warning=FALSE)

Com a função tk_tbl do pacote timetk nós transformamos nossos dados de xts para tibble.


df = `CLK20.NYM` %>%
tk_tbl(preserve_index = TRUE,
rename_index = 'date') %>%
drop_na()

E a seguir, podemos visualizá-los com o pacote ggplot2.


ggplot(df, aes(x=date, y=`CLK20.NYM.Low`))+
geom_line()+
geom_hline(yintercept=0, colour='red', linetype='dashed')+
scale_x_date(breaks = date_breaks("3 days"),
labels = date_format("%d/%b"))+
theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1),
plot.title = element_text(size=10, face='bold'))+
labs(x='', y='',
title='Preço mínimo do Contrato Futuro de Petróleo WTI com vencimento em maio de 2020',
caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do Yahoo Finance')

Observe que o preço rompeu a barreira do zero ontem, 20 de abril. Um marco dos tempos sombrios que estamos vivendo...

_____________________

(*) Isso e muito mais você irá aprender no nosso Novo Curso Mercado Financeiro e Gestão de Portfólios.


Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como choques inflacionários afetam a previsão da Selic?

Como mensurar a importância de choques na inflação sobre o erro de previsão da taxa de juros? Neste exercício quantificamos esta pergunta sob a ótica de um modelo VAR, usando dados recentes da macroeconomia brasileira. Especificamente, estimamos a decomposição da variância dos erros de previsão do modelo, analisando choques na inflação da gasolina e sua importância sobre a variância dos erros de previsão da taxa Selic.

Modelo de previsão para o preço da gasolina

Neste exercício exploramos os dados públicos sobre o preço da gasolina no Brasil, sua composição, evolução temporal, políticas associadas e, por fim, construímos um modelo simples de previsão. Com um modelo em mãos, o analista pode cenarizar o comportamento futuro da série da forma como preferir. Todos os procedimentos foram feitos usando a linguagem de programação Python.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.