La comparación de series es otro de los usos que le estoy dando a las animaciones, en este caso quiero comparar la cotización de Tesla frente a la cotización del Bitcoin e intentar establecer paralelismo (o no). Obtenemos los datos vía quantmod y comenzamos a traficar:
library(quantmod)
library(tidyverse)
library(gganimate)
library(lubridate)
cartera = c("BTC-USD", "TSLA")
getSymbols(cartera, src="yahoo", from="2019-12-31")
chartSeries(`BTC-USD`)
tail(`BTC-USD`)
btc = data.frame(date=index(`BTC-USD`), coredata(`BTC-USD`))
tesla = data.frame(date=index(`TSLA`), coredata(`TSLA`))
Ya tenemos dos data frames con la cotización de Testa y la cotización del Bitcoin desde el 31/12/2019 hasta la fecha. Ahora vamos a unir los 2 objetos en uno para facilitar los gráficos.
df <- btc %>% select(date, BTC.USD.Adjusted) %>% left_join(select(tesla, date, TSLA.Adjusted))
while (sum(is.na(df$TSLA.Adjusted))){
df <- df %>% mutate(TSLA.Adjusted=ifelse(is.na(TSLA.Adjusted), lag(TSLA.Adjusted), TSLA.Adjusted)) }
Como Tesla no cotiza en feriados y fines de semana se hace una chapuza, si es vacío se asigna la última cotización disponible, eso facilita la realización del gráfico.
Gráfico de puntos
El tema es graficar series temporales pero si deseamos establecer relaciones entre ambas cotizaciones un gráfico de puntos puede ayudarnos, aunque perdamos la dimensión temporal.
ub <- "/Users/raulvaquerizo/Desktop/R/animaciones/"
#GRáfico de puntos
p <- ggplot(df, aes(x = TSLA.Adjusted, y=BTC.USD.Adjusted, alpha=0.6, group=1)) + geom_point(show.legend = FALSE) +
labs(x="Cotización ajustada de Tesla", "Cotización ajustada de BTC")
animacion1 <- p + transition_time(date) +
labs(title = "Fecha: {frame_time}") + shadow_mark(alpha = 0.2)
anim_save(paste0(ub,"animacion1.gif"), animacion1)
En este caso hacemos primero el gráfico y posteriormente creamos la animación, con shadow_mark vamos dejando rastro de los puntos que pintamos en el gráfico y el resultado es interesante.
Si se aprecia un comportamiento parecido, cuando sube una cotización sube otra, pero de este modo perdemos la dimensión temporal
Serie temporal
Si traficamos la cotización del Bitcoin y la cotización de Tesla necesitaríamos incluir dos ejes, el Bitcoin está en 5 cifras y Tesla en 3. Podemos sugerir muchas transformaciones, pero en ocasiones lo más sencillo es lo mejor, dividimos por la media.
p <- ggplot(df) +
geom_line(aes(x=date, y=BTC.USD.Adjusted/mean(dfBTC.USD.Adjusted), color = "BTC")) + geom_line(aes(x=date, y=TSLA.Adjusted/mean(dfTSLA.Adjusted), color="Tesla")) +
labs(x = "Día de cotización", y = "Cotización ajustada") +
transition_reveal(date)
animacion2 <- animate(p, end_pause = 25, fps=5)
anim_save(paste0(ub,"animacion2.gif"), animacion2)
El resultado es muy interesante, cada cual que saque sus conclusiones.
