Pacote Quantmod – Trabalhando com dados financeiros no R

Introdução:  

Hoje vamos apresentar o pacote Quantmod (Quantitative Financial Modelling & Trading Framework for R) ,que permite a importação, produção de gráficos e análises e modelagem de séries temporais de dados financeiros.  O pacote obtém dados diretamente de várias fontes, como o Google Finance, Yahoo Finance, Banco Central do Brasil e fontes internacionais, além dos dados, o quantmod oferece diversas funções para análise técnica e estatística, como o cálculo de retornos, médias móveis e indicadores técnicos.

Vamos para a prática?

Primeiro vamos instalar e carregar o pacote através dos comandos install.package() e library(), respectivamente.

install.packages("quantmod")                                                                                                    

library("quantmod")

Para fazer a importação dos dados é usado a função getSymbols. Através de alguns argumentos da função, vamos escolher a ação para ser analisada, a fonte do dados e as datas do período desejado. Para o nosso exemplo vamos trabalhar com a ação da Petrobrás que é representada por PETR4.SA e o período entre os anos 2021 e 2022.

src -> fonte dos dados - yahoo finance

ação da Petrobrás - PETR4.SA

from -> data de início - 01/01/2021

to -> data final - 31/12/2022 

acao = “PETR4.SA”

getSymbols(acao,src = "yahoo", from = "2021-01-01", to = "2022-12-31")

Podemos também importar várias ações juntas

getSymbols(c(“PETR4.SA”, ITUB4.SA”, “MGLU3.SA”))

Para visualizar as base de dados usamos a função View()

View(PETR4.SA)

O pacote traz os seguintes dados históricos:

Open  -> Preço de Abertura

High   -> Preço mais alto do dia

Low    -> Preço mais baixo do dia

Close -> Preço de Fechamento

Volume -> Volume de negociações

Adjusted -> Fechamento ajustado

Estatísticas descritivas de cada variável da ação usando a função summary().

Usamos a função  chart_Series() para visualizar a série histórica.

chart_Series(PETR4.SA)

Já a função chartSeries() exibe o preço de abertura, alta, baixa, fechamento e fechamento do volume da ação.

chartSeries(PETR4.SA)

Para adicionar as Bollinger bands (média móvel com duas bandas) para análise técnica usamos a função addBBands()

addBBands()

Para visualizar os dados mensalmente adicionamos o argumento to.monthly() na função e podemos escolher as cores para  quando estiver em baixa e quando estiver em alta. No exemplo usamos verde (green) para valor em alta e branco (white) quando estiver em baixa.

chartSeries(to.monthly(PETR4.SA), up.col = "green", dn.col = "white")

Converter dados diários em média semanal

to.weekly(PETR4.SA)

Podemos calcular a média  do volume negociado da ação no período escolhido usando a função aplly e o argumento mean.

#semanal

apply.weekly(Vo(PETR4.SA),mean)

# mensal

apply.monthly(Vo(PETR4.SA),mean)

# trimestral

apply.quarterly(Vo(PETR4.SA),mean

# anual

(apply.yearly(Vo(PETR4.SA),mean)

Aqui listamos outras funções para explorar como sugestão:

GetTData() -> Dados do Tesouro Direto 

GetDFPData2() -> Demonstrativos financeiros de empresas listadas na B3

GetHFTData() -> Dados de negociações em alta frequência da B3

getDividends() -> Dados sobre os pagamentos de dividendos

getFinancials() -> Dados fundamentalistas de ações

getFX ()->  Dados de taxas de câmbio de moedas estrangeiras

getMetals() -> Dados de preços de metais como ouro e prata

getSymbols() -> Dados históricos de preços de ações, títulos e commodities

chartModel() -> Cria visualizações interativas de modelos estatísticos 

chartTheme -> Permite personalizar a aparência dos gráficos 

fittedModel -> Extrai previsões feitas de modelo de séries temporais financeiras

Para resumir, o pacote  Quantmod é uma ótima ferramenta para importar e analisar dados financeiros no R, permitindo que analistas, traders, assessores e investidores obtenham insigths valiosos com códigos simples e rápidos.  Além de oferecer acesso a diversas APIs de dados financeiros, realiza análises estatísticas avançadas e visualizações gráficas de alto nível que podem aprimorar as estratégias de investimento e tomadas de decisões. 

Fonte: 

https://cran.r-project.org/web/packages/Quandl/index.html

Por Janaína Muniz

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