Visualizando os preços de ações com o R

Nosso objetivo no novo Curso Mercado Financeiro e Gestão de Portfólios da área de finanças da Análise Macro será o de proporcionar tanto uma introdução dos alunos ao mercado financeiro quanto o de munir os mesmos com ferramentas analíticas para gestão de portfólios e tratamento/visualização de dados. Para ilustrar, vamos ver como é possível coletar dados de preços de ações a partir da base de dados online do Yahoo Finance e visualizar os mesmos com o pacote ggplot2.

Com o código a seguir, nós estamos pegando os preços das ações da Petrobras, Ambev, Magazine Luíza e Via Varejo.


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

symbols = c('PETR4.SA', 'ABEV3.SA', 'MGLU3.SA', 'VVAR3.SA')
prices = getSymbols(symbols, src='yahoo',
from='2019-01-01',
to='2020-04-20',
warning=FALSE) %>%
map(~Cl(get(.))) %>%
reduce(merge) %>%
`colnames<-` (symbols) %>%
tk_tbl(preserve_index = TRUE,
rename_index = 'date') %>%
drop_na()

Observe que o código já trata os dados, tanto colocando os mesmos em um tibble quanto eliminando os valores faltantes (missing values). Feito isso, podemos criar um gráfico de linhas com o pacote ggplot2.


filter(prices, date > '2019-09-01') %>%
ggplot(aes(x=date))+
geom_line(aes(y=PETR4.SA, colour='PETR4'))+
geom_line(aes(y=ABEV3.SA, colour='ABEV3'))+
geom_line(aes(y=MGLU3.SA, colour='MGLU3'))+
geom_line(aes(y=VVAR3.SA, colour='VVAR3'))+
scale_colour_manual('',
values=c('PETR4'='blue',
'ABEV3'='red',
'MGLU3'='orange',
'VVAR3'='green'))+
scale_x_date(breaks = date_breaks("14 days"),
labels = date_format("%d/%b"))+
theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1),
legend.position = 'bottom')+
labs(x='', y='R$',
title='Preços de ações brasileiras selecionadas',
caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do Yahoo Finance')

A partir daí, podemos criar os retornos das ações e partir para a construção do nosso portfólio.

Você as colocaria no seu?

(*) 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

O papel da credibilidade do Banco Central na desinflação da economia

O objetivo deste trabalho é mensurar a credibilidade da política monetária brasileira através de diferentes métricas e verificar empiricamente se uma maior credibilidade contribui para a redução da inflação. Realizamos a modelagem econométrica usando o pacote {systemfit} disponível na linguagem. Ao fim, criamos um relatório reprodutível com a combinação Quarto + R.

Análise de Criptomoedas com Python

Aprenda a estruturar um pipeline de dados financeiros com Python. Ensinamos a construção de um dashboard automatizado para coleta, tratamento e visualização de criptomoedas via API.

Como Construir um Monitor de Política Monetária Automatizado com Python?

Descubra como transformar dados do Banco Central em inteligência de mercado com um Monitor de Política Monetária Automatizado. Neste artigo, exploramos o desenvolvimento de uma solução híbrida (Python + R) que integra análise de sentimento das atas do COPOM, cálculo da Regra de Taylor e monitoramento da taxa Selic. Aprenda a estruturar pipelines ETL eficientes e a visualizar insights econômicos em tempo real através de um dashboard interativo criado com Shiny, elevando o nível das suas decisões de investimento.

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.