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 que é um Vector Database e como criar um com LangChain

Nesta postagem, mostramos como construir um pipeline simples de RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o LangChain, o modelo Gemini 2.0 Flash e o Vector Database Chroma. Utilizamos como exemplo o Relatório de Inflação de junho de 2025 do Banco Central do Brasil. O fluxo envolve o download e leitura do PDF, divisão do texto com RecursiveCharacterTextSplitter, geração de embeddings com Gemini, armazenamento vetorial com Chroma e busca semântica para responder perguntas com base no conteúdo do relatório. É uma aplicação prática e didática para economistas que desejam integrar IA ao seu fluxo de análise.

Automatizando a Construção de Códigos em Python com LangGraph

Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.

Análise de Dados com REPL Tool e LLM usando LangGraph

Neste post, vamos mostrar como você pode criar um agente que interpreta e executa código Python em tempo real, utilizando o REPL-Tool e um LLM da família Gemini. Começamos com um exemplo genérico e, em seguida, aplicamos a mesma estrutura à análise econômica de uma série histórica do IPCA.

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.