Transformando preços em log-retornos mensais com o R tidyquant

No post anterior, eu mostrei como é possível coletar os preços de ações com o R através do pacote quantmod, utilizando a base de dados do Yahoo Finance. Essa representação dos dados, contudo, não é a mais conveniente para a gestão de portfólios, como veremos no nosso Novo Curso Mercado Financeiro e Gestão de Portfólios. Para fins de construção de portfólios, é conveniente usarmos os retornos ou log-retornos dos ativos. De fato, uma grande parte dos estudos financeiros envolve retorno, ao invés de preço, de ativos. Isto porque, retorno de ativos pode ser um completo sumário para oportunidades de investimento, bem como séries de retorno são mais fáceis de lidar do que séries de preço porque aquelas possuem propriedades estatísticas mais atrativas.

Há, entretanto, diversas definições de retorno de ativos. Tomando P_t como o preço de um ativo no tempo t, considerando que a princípio o ativo não paga dividendos, ao manter um ativo por um período de t-1 a t, isso resultaria em um retorno bruto simples de

(1)   \begin{align*} 1 + R_t = \frac{P_t}{P_{t-1}} \end{align*}

O retorno líquido ou simples então será de

(2)   \begin{align*} R_t = \frac{P_t}{P_{t-1}} - 1 = \frac{P_t - P_{t-1}}{P_{t-1}} \end{align*}

Já o logaritmo natural do retorno bruto simples de um ativo é chamado de retorno composto continuamente ou simplesmente log-retorno:

(3)   \begin{align*} r_t = \text{ln} (1+R_t) = \text{ln} \frac{P_t}{P_{t-1}} = p_t - p_{t-1} \end{align*}

onde p_t = ln (P_t).  A seguir, pegamos nossas ações coletadas no post anterior e calculamos os log-retornos mensais com o pacote tidyquant.


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

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()

returns = prices %>%
gather(asset, prices, -date) %>%
group_by(asset) %>%
tq_transmute(mutate_fun = periodReturn,
period='monthly',
type='log') %>%
spread(asset, monthly.returns) %>%
select(date, symbols)

A seguir, construímos um gráfico desses retornos.


ggplot(returns, 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("1 month"),
labels = date_format("%b/%Y"))+
theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1),
legend.position = 'bottom',
plot.title = element_text(size=10, face='bold'))+
labs(x='', y='',
title='Log-Retornos mensais de ações brasileiras selecionadas',
caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do Yahoo Finance')

Observa-se uma queda forte no mês de março por conta da pandemia do coronavírus, como era esperado.

(*) 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

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.

Criando Tabelas com o Python: mostrando o poder da linguagem sobre o Excel

Nos dias atuais, pessoas que trabalham com dados estão constantemente confrontados com um dilema: criar uma tabela não tão genial no Excel ou manter em um formato ainda pior, como um dataframe, mas mantendo a flexibilidade de obtenção dos dados. Podemos resolver esse grande problema, unindo a flexibilidade e beleza ao usar a biblioteca great_tables do Python.

Análise do Censo Demográfico com o R

Como podemos analisar dados do Censo Demográfico para produzir pesquisas e implementar políticas públicas? Mostramos nesta postagem o resultado de uma breve análise dos dados preliminares do Censo Demográfico de 2022 usando o R.

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.