Relatório #18 - Ibovespa e EWZ

A semana é bastante cheia na divulgação de indicadores. Amanhã, o Banco Central divulga a ata do COPOM, dando maiores detalhes sobre a decisão de continuar o aperto monetária nas próximas reuniões. Na quarta-feira, sai o IGP-M, índice importante para ver o comportamento da inflação no atacado. Na quarta também saem indicadores fiscais, como a relação Dívida/PIB.

Na quinta-feira, o Banco Central divulga o Relatório Trimestral de Inflação, que traz detalhes sobre as previsões do seu modelo de pequeno porte para a inflação.

Também na quinta-feira, saem os dados do desemprego da PNAD e, provavelmente, o CAGED.

No mercado financeiro, o índice Bovespa e o seu congênere no exterior, o EWZ, têm sofrido bastante ao longo do mês, dada a deterioração vista na China.  O EWZ é um fundo de investimento que replica um índice de ações brasileiras negociadas em Nova York, chamado iShares MSCI Brazil Capped, e tenta acompanhar o Ibovespa no Brasil. Por ser o principal ETF (Exchange Traded Funds) brasileiro, o EWZ é utilizado como uma espécie de termômetro da demanda internacional pelas ações brasileiras. No nosso Curso de R para o Mercado Financeiro, fazemos uma introdução à análise de dados voltada para dados financeiros.


# Carregar pacotes
library(tidyverse)
library(quantmod)
library(timetk)
library(scales)
library(tidyquant)
library(BatchGetSymbols)
library(ggcorrplot)
library(vars)
library(aod)

## Coleta de preços de ações
symbols = c('EWZ', '^BVSP')
prices = BatchGetSymbols(symbols,
first.date = '2016-01-02') %>%
reduce(inner_join) %>%
drop_na()

prices %>%
filter(ref.date > '2021-01-01') %>%
ggplot(aes(x=ref.date, y=price.close, colour=ticker))+
geom_line()+
facet_wrap(~ticker, scales='free')+
theme(legend.position = 'none')+
labs(x='', y='',
title='Índice Bovespa e EWZ',
caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do Yahoo Finance')

Ao longo da semana, vamos comentar aqui no Blog sobre os índices macroeconômicos, que contam com scripts do nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Análise regional do mercado de trabalho com dados do CAGED usando Python

Os microdados dos CAGED fornecem informações detalhadas a nível de cidade, sexo, raça, nível de instrução, idade, salário e outras sobre os trabalhadores formais do Brasil, possibilitando ricas análises regionais de dados. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.

Transfer Learning: mostrando porque o Python está na ponta do desenvolvimento

A aprendizagem por transferência (transfer learning) é o reuso de um modelo pré-treinado em um novo problema. Portanto, sua utilização torna-se um avanço enorme para a previsão de diferentes tipos de variáveis, principalmente para aquelas ordenadas no tempo. Mostramos nesta postagem o uso do Transfer Learning com o Python para o caso de Séries Temporais.

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.