R Setup - Quant Risk Management Workshop

Instalación

• Paso 1: Instalar el compilador del lenguaje R. Versión Windows | Versión Mac

• Paso 2. Instalar la herramienta de desarrollo e interfaz. R Studio

• Paso 3. Instalar las los paquetes de funciones utilizados. En esta clase utilizaremos siguientes librerias:

## Descarga de datos
#install.packages("quantmod")
#install.packages("Quandl")
#install.packages("fredr")

## Análisis y procesamiento
#install.packages("xts")
#install.packages("rugarch")
#install.packages("fGarch")
#install.packages("PerformanceAnalytics")
#install.packages("YieldCurve")

Lista de paquetes/librerias utilizadas en finanzas

• https://cran.r-project.org/web/views/Finance.html

Libros de referencia utilizados en clase

• R Introduction
• R Cookbook

Links útiles

• Rob Hyndman - Forecasting
• Manipulación de datos en R - español
• Fama-French Datasets
• R-bloggers
• https://github.com/yiluheihei/R-ebook
• https://joshuaulrich.github.io/xts/plotting_basics.html

El primer código

Copia y corre este código de prueba.

# Carga la libreria
library(quantmod)
library(PerformanceAnalytics)

# Descarga la serie de tiempo del S&P500
symbol <- "^GSPC" #<- puedes cambiar este nombre para visualizar cualquier compañia pública: ej: AAPL
data <- getSymbols(symbol, src = 'yahoo', from = '2010-01-01', auto.assign = FALSE) # descarga la data desde yahoo finance
data$var.diaria <- CalculateReturns(Cl(data), method = "discrete") # crea una nueva variable con variaciones diarias porcenuales

# Visualiza
plot(Cl(data), main="SPX historico", type="l")

plot(data$var.diaria, main="Volatilidad diaria")

hist(data$var.diaria,  breaks=64, col="grey", main="Histograma Volatiliad Realizada diaria")