Aplicação de PCA em finanças usando o R

A análise de componentes principais ou Principal component analysis, consiste em uma técnica popular que visa reduzir a dimensionalidade de um conjunto de variáveis. No post de hoje, iremos realizar uma aplicação da técnica em finanças utilizando o R.

O objetivo do uso da análise de componentes principais consiste em reduzir um número significante de variáveis que explicam uma variável resposta, de forma a encontrar a variabilidade em torno de cada variável latente, isto é, uma variável "oculta" que explica a variável resposta.

A partir disso é possível compreender quais as variáveis latentes, isto é, quantos fatores de risco representam a variabilidade de um conjunto de ações ou índices de investimentos.

Vejamos a aplicação utilizando o R. Selecionamos 6 ações, 3 compreendendo o setor de tecnologia e 3 o setor de financeiro. Ao aplicar o PCA, vemos o primeiro componente principal explica 54,19% da variabilidade dos retornos. Pelo gráfico abaixo, fica fácil de perceber que o PCA1 é apenas uma proxy do risco de mercado.

A construção de todos os procedimentos para a criação dos gráficos abaixo você pode obter fazendo parte do Clube AM, o repositório especial de códigos da Análise Macro.

Além disso, fica fácil perceber a relação dos fatores entre os ativos. Isso pode permitir o avanço na construção de uma carteira diversificada.

_____________________________________

Quer saber mais?

Veja nossa trilha de cursos de Finanças Quantitativas.

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Regimes da Política Monetária Brasileira com Markov Switching no Python

Como criar janelas móveis de séries temporais usando o Python

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Como preparar os dados para um modelo preditivo?

Transfer Learning para Previsão de Séries Temporais com o Python

Como usar o Python para tratar e manipular dados financeiros

Outros artigos relacionados

Regimes da Política Monetária Brasileira com Markov Switching no Python

Este exercício analisa a política monetária brasileira utilizando modelos de Markov Switching Regression. O objetivo é identificar diferentes regimes de política monetária e como eles influenciam a taxa Selic, a meta de inflação e o hiato do produto. Usamos a linguagem de programação Python para o processo de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados.

Como criar janelas móveis de séries temporais usando o Python

Janelas Móveis/Deslizantes, ou Rolling Windows, são termos frequentes na análise de séries temporais. Mas o que são e como aplicá-las no Python? Neste tutorial, mostramos como essa ferramenta é essencial para a análise de dados utilizando como exemplo a correlação móvel de ações brasileiras.

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Neste exercício mostramos como incorar choques no cenário de variáveis exógenas para fins de previsão. Usando como exemplo a previsão do IPCA, através de um modelo de machine learning, mostramos os cuidados a serem tomados e uma forma simples de definir o cenário com os choques. Ao final, apresentamos uma previsão com um suposto choque e uma previsão sem o choque para comparação.

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!