El IBEX 35 abre todas las mañanas a un precio y cierra a otro. El precio de apertura de un día no es necesariamente igual al del cierre del siguiente. Por lo tanto, la variación del índice en una jornada completa de 24 horas es igual a la suma de las variaciones dentro y fuera del horario de cotización.
Dicho lo cual:
Juan compra el IBEX todos los días a primera hora y lo vende en el último minuto.
El yuyuplot al que me refiero es
un gráfico ha circulado por internet y que ha causado cierto pánico, se ve (y de ahí el nombre). En algunos sitios —véase este como ejemplo de los menos acertados— se ha intentado de explicar al público sus deméritos.
El mundo de las finanzas debiera ser la envidia de otros ámbitos por el volumen, variedad y velocidad de los datos disponibles en él. Además, desde tiempo atrás, mucho antes de que el siglo nos trajese el big data, la transparencia, el opendetodo y otras concomitancias.
Estos catorce mitos son, en realidad, siete y siete. Los primeros, de FEDEA:
El déficit de tarifa es consecuencia de una sobre retribución de la generación o del exceso de renovables del sistema y su generosa retribución o de las subvenciones soportadas El impacto en los hogares (o en las empresas) de eliminar el déficit de tarifa incrementando los precios es inasumible La retribución de todos los “fabricantes” de energía al precio que marca el fabricante más caro es una característica ESPECÍFICA de la generación eléctrica y enriquece a los productores Los precios de la generación en España son de los más elevados de Europa La causa del coste de la energía es el carácter oligopolístico del mercado de generación Los “excesivos” e “injustos” beneficios de las eléctricas españolas son una prueba del abuso al que someten al mercado Las subastas CESUR encarecen el precio de la energía Los otros siete, del Observatorio Crítico de la Energía:
Hace unos días recibí esto,
que es la rentabilidad de carteras de inversión (sospecho que no necesariamente reales) de usuarios de cierto portal que compiten por ver quién tiene más ojo en bolsa.
¿No os llama la atención esa rentabilidad >600%? ¿Cómo se puede alcanzar? ¿Es ese señor —a quien no conozco— un hacha de las inversiones?
Dos ideas me vienen a la cabeza. Una es esta que, pienso, no aplica.
Abundando en el tema de ayer, ahora, los mismos datos representados con mapas de calor:
Para obtenerlo, a lo que ya teníamos basta añadirle:
library(gplots) heatmap.2( as.matrix(ibex.scaled), Rowv=F, Colv=T, key=F, trace="none", col=redgreen, xlab="valor", ylab="", margins=c(5,10))
Pues esencialmente esto:
Es decir, un grupo numeroso de valores ha bajado de precio mientras que otros dos grupos han tenido una evolución en U y ha recuperado, con creces incluso, el valor que tenían hace un mes.
Y, como siempre, el código:
library(tseries) library(zoo) library(XML) library(reshape) library(ggplot2) foo <- function(simbolo, final = Sys.time(), profundidad = 30 * 24 * 3600 ){ precios <- get.hist.quote( instrument= simbolo, start = final - profundidad, end = final, quote=c("AdjClose"), provider="yahoo", origin="1970-01-01", compression="d", retclass="zoo") colnames(precios) <- simbolo return(precios) } # lista de símbolos del ibex tmp <- readHTMLTable("http://finance.
Me reconozco entusiasta de la heterodoxia. Allá donde hay comunión de pensamiento, siento la necesidad imperativa de abrir las ventanas y orear el ambiente. Y en pocos ámbitos la hay menos que en el de las estadísticas oficiales, que se toman como trasunto mismo de la realidad que aspiran a medir.
Por eso traigo a estas páginas la mención a Shadow Government Statistics, un portal que proporciona medidas alternativas de las principales magnitudes macroeconómicas (de los EE.
Quiero representar hoy la evolución del Ibex 35 a lo largo del año pasado al estilo GapMinder. En concreto, usando un MotionChart de Google.
Primero, bajo los símbolos de los activos del Ibex de Yahoo! Finance:
library(XML) simbolos <- readHTMLTable(htmlParse("http://finance.yahoo.com/q/cp?s=%5EIBEX+Components")) simbolos <- as.character(simbolos[[9]]$Symbol) simbolos <- gsub("-P", "", simbolos) Luego, creo una pequeña función y se la aplico a cada símbolo:
library(tseries) foo <- function( simbolo, final = Sys.time(), profundidad = 365 * 24 * 3600 ){ tmp <- get.
Hojeando la prensa francesa di con este pequeño artículo en Les Echos, Pourquoi les particuliers sont perdants sur les devises. Remite a un artículo reciente, Is Technical Analysis Profitable for Individual Currency Traders? inasequible para quienes creemos que los 45 dólares que cuesta descargarlo tienen mejor empleo en otra parte (es curioso: en muchos otros ámbitos académicos es fácil conseguir los artículos gratis; en finanzas, casi imposible).
¿El resumen? Que prácticamente nadie gana dinero usando el llamado análisis técnico.
Hoy voy a presentar algunos gráficos de información bursátil adaptados a partir de código de Eric Zivot, el instructor del curso Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics que estoy siguiendo (un poco como puta por rastrojo: siempre me las arreglo para resolver los ejercicios en el último minuto y antes de haber revisado la teoría) en Coursera.
Por si pueden servir de algo a otros, los reproduzco y comento aquí.
Dudo al escribir sobre el asunto porque el contexto del artículo que traigo a colación es ajeno al interés de esta bitácora. Pero me ha parecido un ejercicio inigualable de lo que debería ser el periodismo de datos.
El título es sugerente: ¿Cisne negro o pollo del montón? El déficit fiscal catalán en perspectiva. El tema del cisne negro ya ya sido mencionado aquí previamente, aunque mencionarlo en este contexto sólo es posible sometiendo el término a una cierta violencia léxica.
Muchos portales financieros incluyen información sobre uno de los llamados múltiplos (asociados a empresas que cotizan en bolsa), el PER. Es fácil de calcular a partir de información pública más o menos fiable y se usa en la práctica para estimar muy a groso modo si determinadas empresas (o mercados) están o no sobrepreciadas.
El PER es el cociente entre la capitalización bursátil de una empresa (que es público y se actualiza segundo a segundo) y su beneficio, que se conoce con cierta regularidad.
David Cabo me hizo llegar el otro día este artículo, To what degree is the ECB flying blind? Y con buen criterio, porque, como veremos, toca temas ya conocidos de los lectores de estas páginas.
El artículo se resume en lo siguiente: si un día el Banco Central Europeo va a sumar a sus funciones la de la supervisión bancaria, va a encontrarse los dos problemas siguientes:
La confidencialidad de los datos Sus niveles de desglose (y agregación) Son dos problemas, además, interrelacionados.