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ações brasileiras no r Archives - Análise Macro

Como transformar preço de ações em retornos

By | mercado financeiro

Quando se fala em estudos financeiros, bem como formas de analisar investimentos, o retorno é a principal medida utiliza para se realizar cálculos e comparações de ativos ao longo do tempo. Existe inúmeros motivos para isso, tanto estatísticos, quanto pela própria teoria e prática de finanças. Hoje, iremos ensinar como transformar os preços de ações em retornos através do R.

Para quem não sabe, o retorno simples de um ativo é dado pela diferença de seu valor no tempo t e t-1 dividido pelo valor no tempo t-1, sendo R_t = (P_t - P_{t-k})/P_{t-k}.

Outro método de cálculo se dá através do Retorno Contínuo: r_t = \text{ln} (P_t/P_{t-k}).

library(tidyverse)
library(PerformanceAnalytics)
library(quantmod)

Para realizar esse cálculo através do R, vamos primeiro coletar o dados de forma reprodutível, utilizando o pacote {quantmod}. Iremos coletar os preços de fechamento de três empresas aleatórias e tratá-las de forma que estejam em um data frame da classe xts.

tickers = c('PETR4.SA', 'ABEV3.SA', 'MGLU3.SA')



prices = getSymbols(tickers, src='yahoo',
                    from='2021-01-01',
                    warning=FALSE) %>%
  map(~Ad(get(.))) %>%
  reduce(merge) %>%
  `colnames<-` (tickers)

Após coletar e tratar os dados, podemos calcular os retornos através da função do pacote {PerformanceAnalytics}, chamada Return.calculate(). É necessário somente o data frame da classe xts do preço dos ativos e especificar o método de calculo dos retornos. No caso, utilizaremos "discrete" para o retorno simples e "log" para o retorno contínuo.

# Calcula os retornos discretos
returns_discrete <- Return.calculate(prices,
                            method = "discrete") %>% 
  na.omit()



# Calcula os retornos contínuos
returns_log <- Return.calculate(prices,
                            method = "log") %>% 
  na.omit()

Podemos plotar os retornos dos nossos ativos.

plot(returns_discrete,
     legend.loc = "topleft",
     main = "Retorno Simples de ativos selecionados")

Podemos também visualizar o retorno cumulativo ao longo do tempo.

chart.CumReturns(returns_log, 
                 legend.loc = "topleft",
                 main = "Retorno Acumulado de ativos selecionados")

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(*) Para entender mais sobre Mercado Financeiro e aprender como realizar a coleta, tratamento e visualização de dados financeiros, confira nosso curso de R para o Mercado Financeiro.
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Visualizando os preços de ações com o R

By | mercado financeiro

Nosso objetivo no Curso Mercado Financeiro e Gestão de Portfólios é 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?

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(*) Isso e muito mais você irá aprender no nosso Novo Curso Mercado Financeiro e Gestão de Portfólios.

Transformando preços em log-retornos mensais com o R tidyquant

By | Hackeando o R

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.


Visualizando os preços de ações com o R

By | Hackeando 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.


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