Evaluando el precio de las acciones de Disney en RStudio

La importancia de los métodos cuantitativos y la analítica de datos en los negocios y las finanzas es algo que ha aumentado en los últimos años. Esto debido a que actualmente nos encontramos en una era donde la cantidad de información y de datos están a la orden del día

Otro punto relevante es que los paquetes estadísticos para analizar datos financieros están ahora ampliamente disponibles. De hecho, basta con una conexión a internet para fácilmente descargar datos financieros de fuentes abiertas y analizarlas en algún paquete de software como R.

Hoy analizaremos el precio de las acciones de The Walt Disney Company. El primer paso es instalar el paquete “quantmod”, el cual es útil para descargar datos financieros directamente de algunas fuentes abiertas, incluidas Yahoo Finanzas y Google Finanzas.

Esta paquetería “quantmod” requiere cuatro paquetes adicionales que deben instalarse, son: “TTR”, “xts”, “zoo” y “PerformanceAnalytics”.

Para instalar el paquete ingresamos

Install.packages(“quantmod”)

Install.packages(“TTR”)

Install.packages(“zoo”)

Install.packages(“PerformanceAnalytics”)

Una vez instaladas las librerías, llamamos a las mismas para trabajar:

library(quantmod)

library(PerformanceAnalytics)

library(TTR)

Descargamos el conjunto de datos desde Yahoo Finanzas con la siguiente linea de comando para los años desde 2008 a 2020:

getSymbols(“DIS”,src=”yahoo”,from=”2008-01-01″, to=”2020-03-23″)

 

Ahora para gráficar el precio de las acciones, escribimos el siguiente comando:

lineChart(`DIS`, theme = chartTheme(“white”))

Lo que nos da al final es un gráfico, esto es una herramientas útil para analizar datos financieros. Ademas de la gráfica de series de tiempo mostrada, se pueden hacer gráficos adicionales. Para obtener una mejor visualización de la distribución de las acciones, podemos examinar el histograma de los datos.

Para ello usamos la librería de ggplot

Install.packages(ggplot2)

library(ggplot2)

Ingresamos el siguiente comando

ggplot(DIS$DIS.Open, mapping = aes(x=DIS$DIS.Open)) + geom_histogram(bins = 9) Y nos proporciona un histograma como el que sigue:

Allí podemos ver la frecuencia de tiempo que estuvo el precio en 40USD y 100USD. Esta y más cosas se pueden hacer con los datos, incluso después puede plantearse un análisis de regresión utilizando variables independientes como el PIB, variables de la industria, etc.

Para más información

naim@ideasfrescas.com.mx

nando@ideasfrescas.com.mx

Last modified: abril 10, 2020

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