Matriz de correlación de los principales pares de divisas con R

JC / November 28, 2015

En este artículo se pretende demostrar la potencia, sencillez y rapidez de R para realizar análisis de activos financieros. Concretamente, calcularemos una matriz de correlaciones de las principales divisas. Para ello usaremos los siguientes paquetes: Quantmod, para descargar los pares de divisas Lubridate, para el manejo de fechas Corrplot, para representar gráficamente la matriz de correlaciones Primero: require(“quantmod”) require(“lubridate”) require(“corrplot”) En nuestro caso usaremos las mismas divisas que tiene oanda en su web: http://www.oanda.com/currency/live-exchange-rates/ names_pairs <- c( “EUR/GBP”,“EUR/CHF”,“USD/AUD”,“EUR/JPY”,“EUR/USD”, “USD/EUR”,“USD/GBP”,“USD/CAD”,“USD/CHF”,“USD/JPY”, “EUR/CAD”,“EUR/DKK”,“EUR/NOK”,“EUR/PLN”,“EUR/TRY”, “EUR/ZAR”,“EUR/AUD”,“EUR/CZK”,“EUR/HUF”,“EUR/NZD”, “EUR/SEK”,“EUR/SGD”,“USD/CZK”,“USD/HKD”,“USD/INR”, “USD/NOK”,“USD/SAR”,“USD/SGD”,“USD/TRY”,“USD/ZAR”, “USD/CNY”,“USD/DKK”,“USD/HUF”,“USD/MXN”,“USD/PLN”, “USD/SEK”,“USD/THB”,“USD/TWD”,“USD/NZD”,“USD/XAG”, “USD/XAU”) Seleccionamos los años: fechas <- seq(as.Date(“2000-01-01”), as.Date(“2015-01-01”), by=“year”) pair <- c() pairs<- c() pairs_agr<- c() Necesitamos un bucle para coger todos los pares y años uno por uno: for (name_pair in names_pairs){ for (i in…

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