A volta do carnaval foi marcada por forte correção no índice Bovespa. Ao longo do período de recesso no Brasil, as bolsas no exterior refletiam o mau humor com o alastramento do coronavírus pela Europa. A queda sofrida ontem pelo Ibovespa é comparável ao famoso Joesley Day, em 18 de maio de 2017, quando o índice caiu quase 9% em um único pregão. A taxa de câmbio também renovou máxima histórica, se aproximando de 4,44 R$/US$.
Abaixo, ilustramos o comportamento do Ibovespa e da taxa de câmbio a partir dos dados contidos no yahoo finance, que podem ser coletados com o pacote quantmod. Antes de mais nada, carregamos alguns pacotes.
1 2 3 4 5 6 7 8 | library(quantmod)library(ggplot2)library(scales)library(forecast)library(readr)library(xts)library(gridExtra)library(tidyverse) |
E agora podemos pegar as séries que queremos.
1 2 3 | ## Pegar dadosgetSymbols("BRL=X",src="yahoo")getSymbols("^BVSP",src="yahoo") |
Nós tratamos as séries, de modo a criar variações diárias para o IBOV e os log retornos para a taxa de câmbio.
1 2 3 4 5 6 7 | df_ibov = tibble(time=as.Date(time(BVSP)),ibov=BVSP$BVSP.Close) %>%mutate(dibov = (BVSP$BVSP.Close/lag(BVSP$BVSP.Close,1)-1)*100)df_cambio = tibble(time=as.Date(time(`BRL=X`)),cambio = `BRL=X`[,4]) %>%mutate(log_cambio = diff(log(cambio))) |
De posse dos dados tratados, podemos gerar o gráfico abaixo.
O índice Bovespa caiu 7% em relação ao nível obtido no último pregão, fechando aos 105,7 mil pontos. Uma baita ressaca pós-carnaval...
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(*) O código completo desse comentário estará disponível logo mais no Clube do Código.
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