Gr?fico 1. Comportamiento del precio de cierre de GLAB de enero de 2015 a febrero de 2020
# Grafico Interactivo 2
dygraph(LABB.MX$LABB.MX.Close) %>%
dyOptions(labelsUTC = TRUE, fillGraph=TRUE, fillAlpha=0.5, drawGrid = F, colors="orange") %>%
dyRangeSelector() %>%
dyCrosshair(direction = "vertical") %>%
dyHighlight(highlightCircleSize = 5, highlightSeriesBackgroundAlpha = 0.2, hideOnMouseOut = F) %>%
dyRoller(rollPeriod = 1)
#Primero se extre el precio de cierre de mi base de datos
Cierre<-LABB.MX$LABB.MX.Close
#Segundo, se especifica el inicio de la serie y la ventana de tiempo para hacer la descomposici?n
LABB.MX_des <- ts(Cierre, start = c(2015,01,02), frequency = 252) #ts convierte en series tiempo la serie
#Tercero, se hace la descomposici?n de variables
LABB.MX_stl<-stl(LABB.MX_des[, 1], s.window = "periodic")
#Segundo, se especifica el inicio de la serie y la ventana de tiempo para hacer la descomposici?n
LABB.MX2_des <- ts(Cierre, start = c(2015,01,02), frequency = 190) #ts convierte en series tiempo la serie
#Tercero, se hace la descomposici?n de variables
LABB.MX2_stl<-stl(LABB.MX2_des[, 1], s.window = "periodic")
#Cuarto, se grafica la descomposici?n
plot(LABB.MX_stl, main="Descomposici?n de RA.MX a w=252",col= "seagreen2")
#Descomposici?n estacional por a?o
ggseasonplot(LABB.MX_des,year.labels=TRUE,year.labels.left=T) +
ylab("Precio de cierre") +
xlab("Componente estacional") +
ggtitle("Gr?fico estacional de LABB.MX por a?o")
write.csv(pronostico_completo, "Pictures.csv")
#Guarda los resultados
write.csv(pronostico2_completo, "Pictures.csv")