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.
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.
Hoy me han preguntado una cosa algo rara. Era alguien del departamento de riesgos de una conocida entidad financiera que quería saber cómo calcular (con SAS) la media del LTV. El LTV, aunque tiene otras acepciones, significa en este contexto loan to value, el cociente entre el valor de un préstamo y valor del colateral que lo respalda.
(Este LTV tiene que ver con el famoso le financiamos el 80% del valor de la inversión de otras épocas.
Últimamente he tenido bastantes visitas del extranjero. Las llevo a pasear por el centro de Madrid, ¡qué remedio! Y siempre surge el mismo comentario: habiendo crisis que nos cuentan los periódicos, ¿cómo es que están las terrazas a rebosar? Y mi respuesta es siempre la misma: lo que se ve no es la crisis; lo que se ve, en el fondo, es la desigualdad.
Otros han escrito, y mucho mejor de lo que lo haría yo, sobre lo pernicioso de la desigualdad en la economía e incluso, sobre la misma democracia.
Después de la entrada de ayer y de
he decidido mirar a ver qué impacto puede haber tenido el fraude de Barclays, uno de los 16 bancos que aportan datos para calcular el índice, sobre su valor diario.
El procedimiento por el que se calcula el Libor lo describí ayer. Y también indiqué de dónde descargar los datos históricos que proporciona The Guardian. Así que puedo comenzar cargando los datos en R,
Hace un tiempo pregunté a la Fundéu cómo traducir la expresión over the counter. Pobres, tienen mucho trabajo en esta península asperjada de anglicismos. La respuesta, sinceramente, no me sirvió de mucho: me impedía hacerme entender con mis semejantes.
Hace poco se le planteó también si escribir Euribor o euríbor. Optaron por la segunda por considerar el término como común.
Yo solo estoy de acuerdo con ellos a medias. Por un lado, existe el euríbor (nombre común y propiamente españolizado, con su tilde) que se refiere a cierto precio del dinero (o tipo de interés).
Nos hemos ocupado previamente de estas cuestiones. Abundo en ellas ahora a causa de un informe publicado por la ONS (Office of National Statistics, el INE británico) titulado The effects of taxes and benefits on household income, 2010/2011. Extraigo de su resumen los siguientes puntos:
Antes de impuestos y beneficios sociales, el quintil más rico de los hogares tenía una renta media de £81.500, 16 veces superior a la del quintil más pobre, £5.
Siempre que puedo, aprovecho para hablar bien del Banco de España. Trabajé en él seis meses, precisamente en algo que se llamaba algo así como el sistema informacional de la central de riesgos (bancarios). A quien no tiene prisa me gusta contarle lo que ahí hice con SAS y Oracle, uno de esos pocos trabajos que me han dejado completar a mi gusto.
Pero el otro día me tocó darle un buen tirón de orejas.
Los patriotas españoles del siglo II a.C. peleaban por la estepa lusitana contra los romanos y abominaban del alcantarillado y los acueductos. Los del siglo XVI, seguían el caminar del sol sobre el azul del mar para blanquear un subcontinente con el empuje de sus caderas. Los del XIX fusilaban a alcaldes liberales en las plazas de las villas altonavarras.
Y los españoles patriotas de junio de 2012 leemos el informe de estabilidad financiera del Banco de España.
Hoy, ni estadística, ni R, ni nada de lo que estilo. Me limitaré a mostrar un gráfico sobre la deuda y el apalancamiento en algunas economías notables extraído del último informe del FMI
Aun sin ser experto, se me antoja realizar algunos comentarios:
Aunque se tienda a meter a España e Italia en un mismo saco, presentan diferencias notables: Italia tiene una deuda alta; España, baja. Sin embargo, Italia tiene superávit primario (es decir, ingresa más de lo que gasta, por lo que su deuda tendería a reducirse) y España, déficit.
Arranca Tolstoi en Ana Karenina con esta frase mítica: Todas las familias felices se parecen entre sí; las infelices son desgraciadas en su propia manera.
Me recuerda mucho a la contraposición entre la probabilidad que estudié en la universidad y la que regía fuera. Dentro, mis variables eran, casi indefectivamente, iid, es decir, independientes e idénticamente distribuidas. Y las variables independientes son muy parecidas entre sí. Incluso más, diría yo, que las familias felices.
