issue with log returns

[msperlin]

Boa tarde Marcelo, parabéns pelo pacote yfR.
Identifiquei 2 problemas, relacionados ao cálculo da coluna cumret_adjusted_prices.

1. No caso de log returns teria que ajustar a função (1+cumsum( x) por cumsum(1+x)):

calc_cum <- function(x, type_return) {
this_cum_ret <- switch(type_return, arit = cumprod(1 + x), log = 1+cumsum( x))
return(this_cum_ret)
}

Mesmo feito dessa forma pode acabar com um acumulado negativo (ver ao final exemplo reproduzível)

Pessoalmente, dado que a ideia é mostrar o retorno acumulado de 1 real, seria melhor calcular um índice a partir das cotações ajustadas (x = price_adjusted), válido para ambos tipos de retornos:
calc_cum1 <- function(x) {
this_cum_ret <- x/x[1]
return(this_cum_ret)
}

2. Quando a lista de símbolos não está ordenada, como você usa split na funação calc_cum_ret, o resultado é ordenado alfabeticamente, organizando os dados de forma diferente, que não necessariamente corresponde ao original. Para superar isso sem precisar maiores alterações sugiro incluir

tickers <- sort(tickers)
ao início da função yf_get

Abraço

StartDat = as.Date("2015-01-01") [#inicio](https://www.linkedin.com/feed/hashtag/?keywords=%23inicio)
EndDat = as.Date("2022-03-25") [#Fim](https://www.linkedin.com/feed/hashtag/?keywords=%23Fim) data

symbols<-c("^BVSP","PETR4.SA","VALE3.SA","LREN3.SA","MGLU3.SA") # s?imbolos no Yahoo
symbols <- sort(symbols)
[#Download](https://www.linkedin.com/feed/hashtag/?keywords=%23Download) dados

df_yf <- yf_get(tickers = symbols,
first_date = StartDat,
last_date = EndDat,
type_return = "log") # arit, log


# correct cum for log
ret=df_yf$ret_adjusted_prices
tickers = df_yf$ticker [#df_yf](https://www.linkedin.com/feed/hashtag/?keywords=%23df_yf)$ticker
unique(tickers)
type_return = "log"

idx <- is.na(ret)
ret[idx] <- 0
l_ret <- split(ret, tickers)
l_cot <- split(df_yf$price_adjusted, tickers)
calc_cum <- function(x, type_return) {
this_cum_ret <- switch(type_return, arit = cumprod(1 + x), log = 1+cumsum( x))
return(this_cum_ret)
}
calc_cum1 <- function(x) {
this_cum_ret <- x/x[1]
return(this_cum_ret)
}
l_cum_ret <- purrr::map(l_ret, calc_cum, type_return = type_return)
l_cum_ret1 <- purrr::map(l_cot, calc_cum1)
names(l_ret)
names(l_cum_ret)
cum_ret <- do.call(c, l_cum_ret)
cum_ret1 <- do.call(c, l_cum_ret1)
names(cum_ret) <- NULL
names(cum_ret1) <- NULL
df_yf$cumret_adjusted_prices = cum_ret
df_yf$cumret_adjusted_prices1 = cum_ret1

plot(df_yf$price_adjusted[df_yf$ticker=="MGLU3.SA"],log = "y")


library(ggplot2)

p <- ggplot(df_yf,
aes(x = ref_date,
y = cumret_adjusted_prices1,
color = ticker)) +
geom_line() +
labs(
title = paste0("Index Value (",
year(min(df_yf$ref_date)), ' - ',
year(max(df_yf$ref_date)), ")"
),
x = "Time",
y = "Accumulated Return (from 100%)",
caption = "Data from Yahoo Finance <https://finance.yahoo.com//>") +
theme_light() + scale_y_log10()

p