En el presente trabajo se dara paso al desaarrollo de las siguientes preguntas:  

  1. Descargar los precios de un activo financiero:
    • Los siguientes paqutes a utilizar van hacer:
      • tseries
      • quantmod
        Para instalar estos paquetes se ultilizara el comando install.packages()
        seguido del nombre del paquete a instalar library() se usa para llamar
        al paquete ya instaldo.

Resulución de la pregunta 1

library(quantmod) # para extraer datos y graficarlos 
## Loading required package: xts
## Loading required package: zoo
## 
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
## Loading required package: TTR
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo
## Version 0.4-0 included new data defaults. See ?getSymbols.
library(tseries)  # para extraer datos y para un resumen del paquete mejor

El comando getsymbols.yahoo() sirve para la extracion de datos finacieros : Primero va el nombre de la empresa en este caso "FB" seguido de la fehca de inicio y final

getSymbols.yahoo("FB",from="2018-01-01",to=Sys.Date(),env = globalenv()) 
## [1] "FB"
getSymbols.yahoo("IBM",from="2018-01-01",to=Sys.Date(),env = globalenv())
## [1] "IBM"
getSymbols.yahoo("AMZN",from="2018-01-01",to=Sys.Date(),env = globalenv())
## [1] "AMZN"
print(head(FB))
##            FB.Open FB.High FB.Low FB.Close FB.Volume FB.Adjusted
## 2018-01-02  177.68  181.58 177.55   181.42  18151900      181.42
## 2018-01-03  181.88  184.78 181.33   184.67  16886600      184.67
## 2018-01-04  184.90  186.21 184.10   184.33  13880900      184.33
## 2018-01-05  185.59  186.90 184.93   186.85  13574500      186.85
## 2018-01-08  187.20  188.90 186.33   188.28  17994700      188.28
## 2018-01-09  188.70  188.80 187.10   187.87  12393100      187.87
print(head(IBM))
##            IBM.Open IBM.High IBM.Low IBM.Close IBM.Volume IBM.Adjusted
## 2018-01-02   154.50   154.81  153.54    154.25    4202500     137.5211
## 2018-01-03   157.34   159.81  156.33    158.49    9441600     141.3013
## 2018-01-04   159.65   162.32  159.37    161.70    7556200     144.1631
## 2018-01-05   162.44   162.90  161.10    162.49    5195800     144.8675
## 2018-01-08   162.66   163.91  161.70    163.47    5237500     145.7412
## 2018-01-09   163.90   164.53  163.06    163.83    4341800     146.0621
print(head(AMZN))
##            AMZN.Open AMZN.High AMZN.Low AMZN.Close AMZN.Volume AMZN.Adjusted
## 2018-01-02   1172.00   1190.00  1170.51    1189.01     2694500       1189.01
## 2018-01-03   1188.30   1205.49  1188.30    1204.20     3108800       1204.20
## 2018-01-04   1205.00   1215.87  1204.66    1209.59     3022100       1209.59
## 2018-01-05   1217.51   1229.14  1210.00    1229.14     3544700       1229.14
## 2018-01-08   1236.00   1253.08  1232.03    1246.87     4279500       1246.87
## 2018-01-09   1256.90   1259.33  1241.76    1252.70     3661300       1252.70
  1. Analizar los retornos:
    * Se puede usar los siguientes metodos
    • Aritmetico
    • Logaritmico
retornosFB = diff(FB$FB.Close)
retornosIBM = diff(IBM$IBM.Close)
retornosAMZN = diff(AMZN$AMZN.Close)

Graficando los residuos

  • Retornos de facebook:
chartSeries(retornosFB,TA=NULL,name = "Retornos de Facebook")

Aqui se observa que hay un mayor nivel de volatilidad en el año actual debido a la crisis economica de COVID-19

  • Retornos de IBM:
chartSeries(retornosIBM,TA=NULL,name = "Retornos de IBM")

Aqui se observa que hay un mayor nivel de volatilidad en el año actual debido a la crisis economica de COVID-19

  • Retornos de Amazon:
chartSeries(retornosAMZN,TA=NULL,name = "Retornos de Amazon")

Aqui se observa que hay un mayor nivel de volatilidad en el año actual debido a la crisis economica de COVID-19

  • Histograma de los retornos:
library(scales) # para dalarle transparencia de los colores
hist(retornosFB, main="Histohrama de los retornos de Facebook",col="red")
grid(nx = NA, ny = NULL, lwd = 1, lty = 1, col = alpha("red",0.2))

En el histograma de los retornos del precio de cierre de Facebook

hist(retornosIBM, main="Histohrama de los retornos de IBM",col="blue")
grid(nx = NA, ny = NULL, lwd = 1, lty = 1, col = alpha("blue",0.2))

En el histograma de los retornos de los precios de cierre de la empresa IBM se puede observar que esta grafica
sigue una distribucion normal ya que los valores no se concentran en un solo valor ademas se puede inferir que pose
simetria .

hist(retornosAMZN, main="Histohrama de los retornos de Amazon",col="purple")
grid(nx = NA, ny = NULL, lwd = 1, lty = 1, col = alpha("purple",0.2))

En el histograma de los retornos de los precios de cierre de la empresa IBM se puede observar que esta grafica
sigue una distribucion normal ya que los valores no se concentran en un solo valor ademas se puede inferir que pose
simetria .

Analizando los precios de 2 indicadores