(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe DataGeeekși cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)
Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.
Conform rezultatelor simulării, MicroStrategy a avut un trend pozitiv cu volatilitate mai mică în ultimii zece ani în comparație cu AMAZON, care a avut un trend negativ cu volatilitate ridicată.
Cod sursă:
library(tidyverse) library(tidyquant) df_port <- tq_get(c("AMZN","MSTR")) %>% group_by(symbol) %>% tq_transmute(select = adjusted, mutate_fun = periodReturn, period = "yearly", type = "arithmetic") %>% mutate(date = floor_date(date, "year") %>% year(), symbol = case_when( symbol == "AMZN" ~ "AMAZON", symbol == "MSTR" ~ "MicroStrategy" )) %>% group_by(symbol) %>% slice_min(n = -1, order_by = date) %>% ungroup() %>% pivot_wider(names_from = symbol, values_from = yearly.returns) #Simulation library(rsample) set.seed(123) port_intervals <- reg_intervals(date ~ AMAZON + MicroStrategy, data = df_port, type = "percentile", keep_reps = TRUE) #Bootstrap confidence intervals ##https://juliasilge.com/blog/superbowl-conf-int/ port_intervals %>% mutate( term = str_remove(term, "TRUE"), term = fct_reorder(term, .estimate) ) %>% ggplot(aes(.estimate, term)) + geom_vline(xintercept = 0, size = 1.5, lty = 2, color = "gray80") + geom_errorbarh(aes(xmin = .lower, xmax = .upper), size = 1.5, alpha = 0.5, color = "midnightblue" ) + geom_point(size = 3, color = "midnightblue") + labs( x = "", y = "", subtitle = "Trends in annual returns for Amazon and MicroStrategyn(from 2015 to 2024)" ) + theme_minimal(base_family = "Roboto Slab", base_size = 15) + theme( text = element_text(face = "bold") )