Preparando material para os cursos da Análise Macro, esbarrei por acaso com o pacote GetTDData que baixa dados do Tesouro Direto diretamente para o R. Abaixo coloco um exemplo para a NTN-B com vencimento em 2035.
library(GetTDData)
library(ggplot2)
ntnb <- download.TD.data('NTN-B')
ntnb35 <- read.TD.files(dl.folder = 'TD Files',
maturity = '150535')
ggplot(ntnb35, aes(x=ref.date, y=yield.bid*100))+
geom_line()
Fica a dica para quem usa essas séries... 🙂
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Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.
A contribuição para a volatilidade fornece uma decomposição ponderada da contribuição de cada elemento do portfólio para o desvio padrão de todo o portfólio. Em termos formais, é definida pelo nome de contribuição marginal, que é basicamente a derivada parcial do desvio padrão do portfólio em relação aos pesos dos ativos. A interpretação da fórmula da contribuição marginal, entretanto, não é tão intuitiva, portanto, é necessário obter medidas que possibilitem analisar os componentes. Veremos portanto como calcular os componentes da contribuição e a porcentagem da contribuição. Vamos criar as respectivas medidas usando a linguagem de programação Python.
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