Stock_simulation.Rmd

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title: "Simulacao baseada em ECOR.SA"
author: "JOAO VICTOR"
date: "Agosto 01, 2020"
output: 
  html_document: 
    fig_height: 4
    highlight: pygments
    theme: spacelab
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```


```{r include=FALSE}
#library(tidyverse)
#library(TTR)
library(quantmod)
#library(PerformanceAnalytics)
library(RColorBrewer)
#library(tseries)
#library(lubridate)
library(Quandl)
#library(ggplot2)
Quandl.api_key("Ns8L-9dpHErbn-S_V6ny")
options("getSymbols.yahoo.warning"=FALSE)
```

# Importa-se os dados sobre a acao ECOR3.SA e cria- se as variaveis referentes a var diaria e valor de fechamento

```{r}
eco <- getSymbols("ECOR3.SA", auto.assign = F)
eco_cl <- eco$ECOR3.SA.Close
eco$ECOR3.SA.Change <-  eco$ECOR3.SA.High - eco$ECOR3.SA.Low 
eco_ch <- eco$ECOR3.SA.Change
```
# Ambos variacoes entre dias e variacao diarias serao modeladas como normais

```{r}
summary(eco_ch$ECOR3.SA.Change)
up.down <- eco_ch$ECOR3.SA.Change/2
sd(up.down, na.rm = TRUE)

daily_change_eco <- eco_cl/(stats::lag(eco_cl, 1)) - 1
summary(daily_change_eco)
sd(daily_change_eco, na.rm = TRUE)
```
# Modela-se agora o comportamento de ambas, diariamente e ao longo dos dias.

```{r}
valor.Open <- c(10)
valor.Close <- c(NULL)
variacao <- c(NULL)
alta.i <- valor.Open[1] + abs(rnorm(1, mean = 0.384, sd = 0.102))
baixa.i <- valor.Open[1] - abs(rnorm(1, mean = 0.384, sd = 0.102))
valor.High <- c(alta.i)
valor.Low <- c(baixa.i)

for(i in 2:length(eco_cl)){
  variacao[i] <- rnorm(1, mean = 0.000552, sd = 0.02479242)
  valor.Open[i] = valor.Open[i-1] * (variacao[i] + 1)
  valor.Close[i-1] = valor.Open[i]
  valor.High[i] = valor.Open[i] + abs(rnorm(1, mean = 0.384, sd = 0.102))
  valor.Low[i] = valor.Open[i] - abs(rnorm(1, mean = 0.384, sd = 0.102))
}

options(digits=3)

valor.Close[length(valor.Close) + 1] <- valor.High[length(valor.High)]

valor.Open <- reclass(valor.Open, eco_cl)
valor.Low <- reclass(valor.Low, eco_cl)
valor.Close <- reclass(valor.Close, eco_cl)
valor.High <- reclass(valor.High, eco_cl)

Acaosimulada <- merge(valor.Open, valor.High, valor.Low, valor.Close)

chartSeries(Acaosimulada,
            type = "line",
            TA = c(addBBands(n = 20, sd = 2),addRSI()),
            theme = chartTheme("white"))

chartSeries(Acaosimulada,
            subset = "2011-01-01::2011-05-01",
            type = "candlesticks",
            TA = c(addBBands(n = 20, sd = 2),addRSI()),
            theme = chartTheme("black"))

chartSeries(eco,
            subset = "2011-01-01::2011-05-01",
            type = "candlesticks",
            TA = c(addBBands(n = 20, sd = 2),addRSI()),
            theme = chartTheme("black"))

chartSeries(Acaosimulada,
            subset = "2017-01-01::2017-05-01",
            type = "candlesticks",
            TA = c(addBBands(n = 20, sd = 2),addRSI()),
            theme = chartTheme("black"))

chartSeries(eco,
            subset = "2017-01-01::2017-05-01",
            type = "candlesticks",
            TA = c(addBBands(n = 20, sd = 2),addRSI()),
            theme = chartTheme("black"))

```

# METODO 1: ACAO PELAS BANDAS


As variaveis necessarias para os sinais de compra e venda estao aqui definidas

```{r}
SE <- BBands(Acaosimulada$valor.Close, n = 20, sd = 2)

SE <- SE[-c(1:19),]

Acaosimulada <- Acaosimulada[-c(1:19),]

sinal1 <- c(NULL)
sinal2 <- c(NULL)

dim(SE)
dim(Acaosimulada)
```

Cria-se aqui os sinais de compra e venda

```{r}

for(i in 2:length(Acaosimulada$valor.Close)) {
  if(Acaosimulada[i,4] > SE$up[i]){
    sinal2[i] <- 1
    }else
      sinal2[i] <- 0
}

for(i in 2:length(Acaosimulada$valor.Close)) {
  if(Acaosimulada[i,4] < SE$dn[i]){
    sinal1[i] <- 1
    }else
      sinal1[i] <- 0
}

chartSeries(Acaosimulada,
            type = "line",
            theme = chartTheme("white"))


sinal2 <- reclass(sinal2, Acaosimulada)
sinal1 <- reclass(sinal1, Acaosimulada)

addTA(sinal2, type = "S", col = "red")
addTA(sinal1, type = "S", col = "green")
```

# Modelando um investimento

```{r}

#Montagem da acao

eco <- getSymbols("ECOR3.SA", auto.assign = F)
eco_cl <- eco$ECOR3.SA.Close
eco$ECOR3.SA.Change <-  eco$ECOR3.SA.High - eco$ECOR3.SA.Low 
eco_ch <- eco$ECOR3.SA.Change

TOTAL <- c()

for(vezes in 1:500){

valor.Open <- c(10)
valor.Close <- c(NULL)
variacao <- c(NULL)
alta.i <- valor.Open[1] + abs(rnorm(1, mean = 0.384, sd = 0.102))
baixa.i <- valor.Open[1] - abs(rnorm(1, mean = 0.384, sd = 0.102))
valor.High <- c(alta.i)
valor.Low <- c(baixa.i)

for(i in 2:length(eco_cl)){
  variacao[i] <- rnorm(1, mean = 0.000552, sd = 0.02479242)
  valor.Open[i] = valor.Open[i-1] * (variacao[i] + 1)
  valor.Close[i-1] = valor.Open[i]
  valor.High[i] = valor.Open[i] + abs(rnorm(1, mean = 0.384, sd = 0.102))
  valor.Low[i] = valor.Open[i] - abs(rnorm(1, mean = 0.384, sd = 0.102))
}

options(digits=3)

valor.Close[length(valor.Close) + 1] <- valor.High[length(valor.High)]

valor.Open <- reclass(valor.Open, eco_cl)
valor.Low <- reclass(valor.Low, eco_cl)
valor.Close <- reclass(valor.Close, eco_cl)
valor.High <- reclass(valor.High, eco_cl)

Acaosimulada <- merge(valor.Open, valor.High, valor.Low, valor.Close)

# metodo 1

SE <- BBands(Acaosimulada$valor.Close, n = 20, sd = 2)

SE <- SE[-c(1:19),]

Acaosimulada <- Acaosimulada[-c(1:19),]

sinal1 <- c(NULL)
sinal2 <- c(NULL)

for(i in 2:length(Acaosimulada$valor.Close)) {
  if(Acaosimulada[i,4] > SE$up[i]){
    sinal2[i] <- 1
    }else
      sinal2[i] <- 0
}

for(i in 2:length(Acaosimulada$valor.Close)) {
  if(Acaosimulada[i,4] < SE$dn[i]){
    sinal1[i] <- 1
    }else
      sinal1[i] <- 0
}

sinal2 <- reclass(sinal2, Acaosimulada)
sinal1 <- reclass(sinal1, Acaosimulada)

#Agora o investimento

options(scipen = 9999)

Acaosimulada <- Acaosimulada[-c(1),]
sinal2 <- sinal2[-c(1),]
sinal1 <- sinal1[-c(1),]
variacao <- variacao[-c(1)]
  
meudinheiro <- 5000
investido <- 5000
soma <- c()
passos <- c()


for(i in 1:(length(Acaosimulada$valor.Close))){
  soma[i] <- investido + meudinheiro
  investido <- investido + (as.numeric(variacao[i]) * investido)
  passos[i] <- investido + meudinheiro
  if(as.numeric(sinal1[i,1]) == 1){
    meudinheiro <- meudinheiro - as.numeric(Acaosimulada$valor.Close[i])
    investido <- investido + as.numeric(Acaosimulada$valor.Close[i])
  } else if(investido >= as.numeric(Acaosimulada$valor.Close[i])) {
    if(as.numeric(sinal2[i,1]) == 1) {
      meudinheiro <- meudinheiro + as.numeric(Acaosimulada$valor.Close[i])
      investido <- investido - as.numeric(Acaosimulada$valor.Close[i])
    } else {
      
    }
  } else{
    
  }
}
TOTAL[vezes] <- meudinheiro + investido

if(vezes > 1){
  if(TOTAL[vezes] > TOTAL[as.numeric(vezes)-1]){
    variacaomax <- variacao
    passosmax <- passos
    somamax <- soma
  }
}
}

```

```{r}
preco <- c(10)
for(i in 2:length(variacaomax)){
  preco[i] <- preco[i-1] * (1 + variacaomax[i-1])
}
head(preco)
tail(preco)
```
```{r}
plot(preco, type = "line")
```


```{r}
plot(TOTAL)
hist(TOTAL, breaks = 500, xlim = c(0,50000))
summary(TOTAL)
```