[Esta entrada, simplemente, plantea una hipótesis altamente especulativa; expone una serie de argumentos su pro pero deja la pregunta abierta y la respuesta al buen criterio del lector.]
El año pasado di un curso de estadística bayesiana (¿a alguien le interesaría que lo impartiese en su empresa o institución?) en la UPC, en Barcelona. En un descanso hablé brevemente con una alumna que estaba buscando trabajo en el mundo de la ciencia de datos.
El código es
library(httr) library(plyr) base.url <- "http://www.infobolsa.es/1/wtdb/ChartIntraday" res <- POST(base.url, body = list(mv = "M SAN", date = "20160518", compressionMult = 1, isSession = 1)) dat <- content(res, as = "parsed", type = "application/json") dat <- dat$answer$LST$TV$T09 dat <- ldply(dat, unlist) Los mutatis mutandis, si alguien tiene la gentileza, en los comentarios.
Los viejos del lugar recordarán esto, donde agrupo trayectorias usando k-medias a pelo.
El paquete kmlShape usa la distancia de Fréchet para hacer algo parecido: buscar trayectorias geométricamente similares.
El código es
library(kmlShape) 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.
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.
