Explorando os retornos mensais do S&P 500

Nos próximos exercícios, você vai analisar o desempenho mensal do S&P 500. Uma imagem vale mais do que mil palavras. Por isso, a maioria das análises de performance começa estudando o gráfico de série temporal do valor de um investimento.

Um gráfico do S&P 500 para o período de 1986 até agosto de 2016 é mostrado à direita. Cada observação nesse gráfico é um valor de fechamento do dia. O gráfico mostra vários ciclos de alta e baixa. Dê uma olhada: dá para entender por que os anos 2000 são frequentemente chamados de a década perdida dos investimentos?

Os pacotes PerformanceAnalytics e xts já estão carregados, e os preços diários do S&P 500 estão disponíveis no seu ambiente na variável sp500. Essa variável é da classe de séries temporais xts. Isso significa que cada observação tem um carimbo de data/hora. Sua tarefa é descrever o desempenho mensal do S&P 500. Para isso, você primeiro vai agregar a série de preços diários para preços de fechamento de mês. Em seguida, vai calcular os retornos mensais e visualizá-los em uma tabela.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Análise de Portfólios em R

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Instruções do exercício

Use a função to.monthly() com o argumento sp500 e atribua o resultado a sp500_monthly.
Imprima as seis primeiras linhas de sp500_monthly. Observe como a agregação dos dados resultou em uma tabela com quatro colunas contendo os preços de abertura, mínima, máxima e fechamento de sp500 para cada mês.
Crie sp500_returns usando a função Return.calculate() em sp500_monthly, utilizando os preços de fechamento (quarta coluna de sp500_monthly).
Use plot.zoo() para plotar a série temporal de sp500_returns.
Use a função table.CalendarReturns() do PerformanceAnalytics para apresentar os dados de retorno mensais em uma tabela no formato ano por mês.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Convert the daily frequency of sp500 to monthly frequency: sp500_monthly
sp500_monthly <- 

# Print the first six rows of sp500_monthly


# Create sp500_returns using Return.calculate using the closing prices
sp500_returns <- 

# Time series plot


# Produce the year x month table

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