library(readr)
Acciones <- read_csv("C:/Users/kataa/Downloads/Acciones.csv")
## New names:
## Rows: 548 Columns: 6
## ── Column specification
## ──────────────────────────────────────────────────────── Delimiter: "," chr
## (2): volumen, Accion dbl (4): ...1, AAPL.Adjusted, CX.Adjusted, TSLA.Adjusted
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data. ℹ
## Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
## • `` -> `...1`

R Markdown

summary(Acciones$AAPL.Adjusted)
##       Min.    1st Qu.     Median       Mean    3rd Qu.       Max. 
## -0.0604717 -0.0106690  0.0006805  0.0003699  0.0129010  0.0852365
sd(Acciones$AAPL.Adjusted)
## [1] 0.01908773
summary(Acciones$CX.Adjusted)
##       Min.    1st Qu.     Median       Mean    3rd Qu.       Max. 
## -0.0862708 -0.0188463  0.0000000 -0.0002271  0.0175236  0.0947365
sd(Acciones$CX.Adjusted)
## [1] 0.02902145
summary(Acciones$TSLA.Adjusted)
##       Min.    1st Qu.     Median       Mean    3rd Qu.       Max. 
## -0.1305900 -0.0224003  0.0012594 -0.0007012  0.0205268  0.1793271
sd(Acciones$TSLA.Adjusted)
## [1] 0.03894524

PUNTO 2

Histograma de APPL

hist(Acciones$AAPL.Adjusted, main= "Histórico acción de APPL", xlab= "Precio", ylab="# de acciones", col= "yellow")

La acción de Apple en comparación a Tesla y Cemex es la acción con mayor asímetris, es decir, esta acción de retorno presento menos perdidas que la de Tesla y mayores ganancias que la de Cemex, Sin embargo, está acción se ha matenido entre [-0.05 y 0.05], mientras que las otras acciones han intentado superar el 0.05, alcanzando valor hasta en 0.20. De este modo, se puede afirmar que la acción de Apple presenta mayores datos entre [-0.01 y 0.00]. Por ende, se puede concluir que la acción de Apple se espera retorne en 0.00 pues está es su moda.
hist(Acciones$CX.Adjusted, main= "Histórico acción de CX", xlab= "Precio", ylab="# de acciones", col= "darkblue")

La acción de Cemex, se puede afirmar que tiene datos acampanados o simétricos. Sumando a ello, presenta una mayor cantidad de datos entre [-0.05 y 0.00], es decir, la acción retorno más veces entre este rango. Sin embargo, ela acción de Cemex presenta menos sesgo en comparación a la de Tesla. Por ende, se puede concluir que la acción de Cemex retorno más veces en 0.00, o sea, la acción en su mayor no presento ni perdidas, ni ganacias.
hist(Acciones$TSLA.Adjusted, main= "Histórico acción de TSLA", xlab= "Precio", ylab="# de acciones", col= "darkgreen")

La acción de Tesla presenta mayor cantidad de datos entre [0.00 y 0.05], es decir, entre este rango se encuentra su moda. Además, está acción presenta datos sesgados, un ejemplo de ello es el rango [0.15 y 0.20], que es el rango que presenta menor cantidad de datos. Por ende, está acción se puede afirmar presenta un sesgo de derecha que se puede comprobar con la cantidad de datos que se presentan de un lado a otro, pues como se afirmo en la parte izquierda se presentan menos datos. De este modo, se puede concluir que la acción de retorno de Tesla no supera una utilidad del 20% de la acción, ni una perdida del 15% de la misma.

PUNTO 3

cor(Acciones$AAPL.Adjusted,Acciones$TSLA.Adjusted)
## [1] 0.5716648
Como la correlación es un resultado mayor a 0, se puede afirmar que ambas variables tienen una relacion directamente proporcional, es decir, si la acción de Apple cae, la de Tesla también lo hara. Sin embargo, es probable que si una cambia abruptamente la otra no cambie en la misma medida, pues no tienen una coreelación positiva perfecta, de ser así su resultado sería 1.
cor(Acciones$AAPL.Adjusted, Acciones$CX.Adjusted)
## [1] 0.412071
Como la correlación es un resultado mayor a 0, se puede asegurar que la relación entre ambas variables es directamente proporcional, es decir, si la acción de Apple sube la de Cemex también y viceversa. No obstante, como en la comparación realizada entre Apple y Cemex, no existe una correlación positiva perfecta.

PUNTO 4

plot(Acciones$AAPL.Adjusted, Acciones$TSLA.Adjusted, main= "APPL vs TSLA", xlab= "Acción APPL", ylab= "Acción TSLA")

##PUNTO 5

Acciones$Accion= as.factor(Acciones$Accion)
Tabla_acción= table(Acciones$Accion)

barplot(Tabla_acción, main= "Acciones", xlab = "Acción", ylab = "Cantidad", col= "orange")

Acciones$volumen= as.factor(Acciones$volumen)
Tabla_volumen= table(Acciones$volumen)

barplot(Tabla_volumen, main= "Volumen acciones", xlab = "Volumen", ylab = "Cantidad", col= "red")

PUNTO 6

table(Acciones$Accion, Acciones$volumen)
##        
##         Alto Bajo Medio
##   corto   66   60    50
##   largo   60   67    57
##   Sin     61   74    53