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# TODO : Listar onde é usado as funções
############################################### 1) Objetos usados como inputs ################################################################
# Pega os dados da selic
SELIC <- rbcb::get_series(c(SELIC = 1178),
start_date = "2000-01-01",
as = "xts")
#### preços brutos e ajustados
preco.acoes.nivel <- readRDS(".//Formatando os Dados/preco.acoes.nivel_preview.RData")
#### lista dos CALLS
# TODO : Generalizar para todas as ações
lista_dos_CALL <- readRDS("lista_dos_CALL.RData")
temp.calls <- lista_dos_CALL[which( lista_dos_CALL$`CODISI - CÓDIGO DO PAPEL NO SISTEMA ISIN OU CÓDIGO INTERNO DO PAPEL` == "BRPETRACNPR6" ),]
temp.calls$`CODNEG - CÓDIGO DE NEGOCIAÇÃO DO PAPEL` <- gsub(" ", "", temp.calls$`CODNEG - CÓDIGO DE NEGOCIAÇÃO DO PAPEL`, fixed = TRUE)
# TODO : colocar n.acao
temp.calls$ativo <- "PETR4"
#### lista dos PUTS
# TODO : Generalizar para todas as ações
lista_dos_PUT <- readRDS("lista_dos_PUT.RData")
temp.puts <- lista_dos_PUT[which( lista_dos_PUT$`CODISI - CÓDIGO DO PAPEL NO SISTEMA ISIN OU CÓDIGO INTERNO DO PAPEL` == "BRPETRACNPR6" ),]
temp.puts$`CODNEG - CÓDIGO DE NEGOCIAÇÃO DO PAPEL` <- gsub(" ", "", temp.puts$`CODNEG - CÓDIGO DE NEGOCIAÇÃO DO PAPEL`, fixed = TRUE)
# TODO : colocar n.acao no lugar de PETR4
temp.puts$ativo <- "PETR4"
##############################################################################################################################################
########################################## 2) Funções ########################################################################################
# preparando 'ordens' que salvam o log
log_opcoes_precificacoes <- function(CALLS_DIA,PUTS_DIA,CARTEIRA,Fator_correcao_TEMPORARIO){
if ( nrow(PUTS_DIA) > 0 ){
CARTEIRA$cash <- 99999999999999999999999999999
for ( opcao_put in 1:nrow(PUTS_DIA)){
if ( any(PUTS_DIA[opcao_put,'ativo'] == carteira$portifolio$puts$ativo )) {next}
invisible(capture.output(CARTEIRA <- compra_vende_put(PUTS_DIA[opcao_put,'ativo'],100,PUTS_DIA,CARTEIRA)))
}
}
if ( nrow(CALLS_DIA) > 0 ){
for ( opcao_call in 1:nrow(CALLS_DIA)){
CARTEIRA$cash <- 99999999999999999999999999999
# confere se tem o ativo na carteira
if ( any(CALLS_DIA[opcao_call,'ativo'] == carteira$portifolio$calls$ativo )) {next}
invisible(capture.output(CARTEIRA <- compra_vende_call(CALLS_DIA[opcao_call,'ativo'],100,CALLS_DIA,CARTEIRA)))
}
}
# finalizando
CARTEIRA$dia <- data
Preco_corrigido_puts <- Fator_correcao_TEMPORARIO[data]- Fator_correcao_TEMPORARIO[CARTEIRA$portifolio$puts$data]
return(CARTEIRA)
}
calcula_retornos_ajustados <- function(ACAO){
Fator_correcao_TEMPORARIO <- preco.acoes.nivel[[ACAO]]$Preco_ajustado / preco.acoes.nivel[[ACAO]]$Preco_bruto
preco_em_nivel <- preco.acoes.nivel[[ACAO]]$Preco_ajustado
retornos <- returns_qrmtools(preco_em_nivel)
}
pega_o_preco_bruto <- function(ACAO, DATA){
#print(ACAO)
#print(class(DATA) )
result <- preco.acoes.nivel[[ACAO]]$Preco_bruto[ as.character(DATA) ]
# as.numeric() ???
#print(result)
return(result)
}
# TODO : continuar essa funcao, vai ser necessaria quando tiver mais de uma acao
pega_o_preco_simulado <- function(ACAO,DATA,id_sim){
}
# TODO : preco_em_nivel é hardcoded para petr4, mudar !!!!
gerador_das_simulacoes <- function( dados_funcao, rotulos , dias_simulados , n_simulacoes , dia){
# cronometro start
start_time <- Sys.time()
# 1) parametros do ugarch
# TODO : ( IMPORTANTE ) fazer a seleção do modelo ...
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = 'gjrGARCH',
garchOrder = c(3,3)),
mean.model = list(armaOrder = c(2,2),
include.mean = TRUE),
distribution.model = "std")
# 2) fitando
#fit <- ugarchfit(spec = spec, data = dados_funcao , solver = 'hybrid')
fit <- tryCatch(ugarchfit(spec, data = dados_funcao, solver = 'hybrid'), error=function(e) e, warning=function(w) w )
if(is(fit, "warning")) {
#fit <- ugarchfit(spec = spec, data = dados_funcao , solver = 'hybrid')
nao_convergiu_hj <<- 1
fit <- ugarchfit(spec = spec, data = dados_funcao , solver = 'hybrid')
print("Nao convergiu")
} else {
#fit <- ugarchfit(spec = spec, data = dados_funcao , solver = 'hybrid')
nao_convergiu_hj <<- 0
print("Convergiu")
}
# cospe ultimo sigma
Zigma <<- last(fit@fit$sigma)*sqrt(252)
# 3) simulando
sim1 <- ugarchsim(fit, n.sim = dias_simulados , m.sim = n_simulacoes, startMethod = 'sample')
# cospe forcast dos sigmas
Zigmas_forcasted <<- rowMeans(sim1@simulation$sigmaSim)*sqrt(252)
Zigmas_forcasted_horizonte <<- sim1@simulation$sigmaSim*sqrt(252)
row.names(Zigmas_forcasted_horizonte) <<- rotulos
Zigmas_forcasted_horizonte <<- Zigmas_forcasted_horizonte[ ,complete.cases(Zigmas_forcasted_horizonte[dias_simulados,])]
#### 4) transformando as simulaçoes em diferença para nivel ####
# 4.1) coloca os labels na simulacoes dos retornos #
simulacoes <<- as.matrix(sim1@simulation$seriesSim)
row.names(simulacoes) <<- rotulos
# !!!! nao sei se vou usar xts ainda aqui !!!!
#simulacoes <- as.xts(simulacoes)
# 4.2) coloca os labels na simulacoes dos nivels de preco #
simulacoes_em_nivel <<- matrix(ncol = n_simulacoes , nrow = dias_simulados)
ultimo_preco <<- preco_em_nivel[dia]
simulacoes_em_nivel[1,] <<- as.numeric(ultimo_preco)*exp(simulacoes[1,])
row.names(simulacoes_em_nivel) <<- rotulos
# !!!! nao sei se vou usar xts ainda aqui !!!!
#simulacoes_em_nivel <- as.xts(simulacoes_em_nivel)
for( i in 2:dias_simulados){
simulacoes_em_nivel[i,] <<- simulacoes_em_nivel[i-1,]*exp(simulacoes[i,])
}
#simulacoes_em_nivel_corrigido <<- matrix(ncol = n_simulacoes , nrow = dias_simulados)
#for (i in 1:m) {
# simulacoes_em_nivel_corrigido[,i] <<- simulacoes_em_nivel[,i] / Fator_correcao_TEMPORARIO[row.names(simulacoes_em_nivel)]
#}
#simulacoes_em_nivel <<- simulacoes_em_nivel[ ,complete.cases(simulacoes_em_nivel[n,])]
simulacoes_em_nivel <<- simulacoes_em_nivel[ ,complete.cases(simulacoes_em_nivel[dias_simulados,])]
simulacoes_em_nivel_corrigido <- sweep(simulacoes_em_nivel , Fator_correcao_TEMPORARIO[row.names(simulacoes_em_nivel)] ,MARGIN=1,"/")
simulacoes_em_nivel_para_prob <<- simulacoes_em_nivel[ ,complete.cases(simulacoes_em_nivel_corrigido[dias_simulados,])]/as.numeric(Fator_correcao_TEMPORARIO[dia])
simulacoes_em_nivel_corrigido <<- simulacoes_em_nivel_corrigido[ ,complete.cases(simulacoes_em_nivel_corrigido[dias_simulados,])]
if (length(simulacoes_em_nivel_corrigido[dias_simulados,]) <= dias_simulados*.75 ){
print(length(simulacoes_em_nivel_corrigido[dias_simulados,])/dias_simulados)
#break
}
# cronometro termina
end_time <- Sys.time()
if ( ncol(simulacoes_em_nivel) > 0){
print(c("!!!POR_NOME_DA_ACAO!!!" , as.numeric(simulacoes_em_nivel[1,1]), " tempo :", ( end_time - start_time ) ) )
}
####
}
# ANTIGO
gerador_das_probabilidades_de_exercicio_b <- function(n.acao , data , simulacoes_em_nivel, calls_do_dia, puts_do_dia ){
#### 1) pega no banco de dados todos as opcoes do papel escolhido ####
#calls_do_dia <- temp.calls[which(temp.calls$`DATA DO PREGÃO` == data),] ### teste, deletar
#puts_do_dia <- temp.puts[which(temp.puts$`DATA DO PREGÃO` == data),] ### teste, deletar
# separa os preços ajustados das ações
calls_do_dia_limpando <- cbind(as.data.frame.Date(calls_do_dia$`DATA DO PREGÃO`),
calls_do_dia$`PREULT - PREÇO DO ÚLTIMO NEGÓCIO DO PAPEL-MERCADO NO PREGÃO`,
as.data.frame.Date(calls_do_dia$`DATVEN - DATA DO VENCIMENTO PARA OS MERCADOS DE OPÇÕES OU TERMO SECUNDÁRIO`),
calls_do_dia$`CODNEG - CÓDIGO DE NEGOCIAÇÃO DO PAPEL`,
calls_do_dia$`PREEXE - PREÇO DE EXERCÍCIO PARA O MERCADO DE OPÇÕES OU VALOR DO CONTRATO PARA O MERCADO DE TERMO SECUNDÁRIO`)
colnames(calls_do_dia_limpando) <- c("data","preco_fec","vencimento","ativo","strike")
#### limpando put
if( nrow(puts_do_dia) != 0 ){
# separa os preços ajustados das ações
puts_do_dia_limpando <- cbind(as.data.frame.Date(puts_do_dia$`DATA DO PREGÃO`),
puts_do_dia$`PREULT - PREÇO DO ÚLTIMO NEGÓCIO DO PAPEL-MERCADO NO PREGÃO`,
as.data.frame.Date(puts_do_dia$`DATVEN - DATA DO VENCIMENTO PARA OS MERCADOS DE OPÇÕES OU TERMO SECUNDÁRIO`),
puts_do_dia$`CODNEG - CÓDIGO DE NEGOCIAÇÃO DO PAPEL`,
puts_do_dia$`PREEXE - PREÇO DE EXERCÍCIO PARA O MERCADO DE OPÇÕES OU VALOR DO CONTRATO PARA O MERCADO DE TERMO SECUNDÁRIO`)
colnames(puts_do_dia_limpando) <- c("data","preco_fec","vencimento","ativo","strike")
}
#### 2) separa os papeis com a data e o vencimento escolhido ####
#### pegando os CALLS ####
CALLS_DIA <- calls_do_dia_limpando[which( (calls_do_dia_limpando$data == data ) ),]
#### pegando os PUT ####
PUTS_DIA <- puts_do_dia_limpando[which( (puts_do_dia_limpando$data == data ) ),]
####
# simulacoes_em_nivel <- readRDS(paste("simulacoes_em_nivel_",paste(substr(n.acao,1,5),ultimo.dia.obs,sep="_"),".RData", sep = ""))
# coloca o prémio em porcentagem do strike
CALLS_DIA$premio_porcentagem_strike <- CALLS_DIA$preco_fec/ CALLS_DIA$strike
PUTS_DIA$premio_porcentagem_strike <- PUTS_DIA$preco_fec/ PUTS_DIA$strike
CALLS_DIA$dias_para_vencimento <- bizdays(CALLS_DIA$data,CALLS_DIA$vencimento, "Brazil/ANBIMA")
PUTS_DIA$dias_para_vencimento <- bizdays(PUTS_DIA$data,PUTS_DIA$vencimento, "Brazil/ANBIMA")
for ( id_call in 1:nrow(CALLS_DIA) ){
if( CALLS_DIA[id_call,"dias_para_vencimento"] <= nrow(simulacoes_em_nivel_corrigido) ){
CALLS_DIA[id_call,"prob_de_nao_exercer"] <- mean( simulacoes_em_nivel_corrigido[CALLS_DIA[id_call,"dias_para_vencimento"],] <= CALLS_DIA[id_call,"strike"] )
} else {
CALLS_DIA[id_call,"prob_de_nao_exercer"] <- "NÃO_CALCULADO"
}
}
for ( id_put in 1:nrow(PUTS_DIA) ){
if( PUTS_DIA[id_put,"dias_para_vencimento"] <= nrow(simulacoes_em_nivel_corrigido) ){
PUTS_DIA[id_put,"prob_de_nao_exercer"] <- mean( simulacoes_em_nivel_corrigido[PUTS_DIA[id_put,"dias_para_vencimento"],] >= PUTS_DIA[id_put,"strike"] )
} else {
PUTS_DIA[id_put,"prob_de_nao_exercer"] <- "NÃO_CALCULADO"
}
}
# isso eu uso pra quando tem varias acoes
#lista.opcoes.prob <- append( lista.opcoes.prob , list( acao = list( CALLS_DIA = CALLS_DIA,
# PUTS_DIA = PUTS_DIA )))
CALLS_DIA <<- CALLS_DIA
CALLS_DIA$UNDER_ATIVO <<- n.acao
PUTS_DIA <<- PUTS_DIA
PUTS_DIA$UNDER_ATIVO <<- n.acao
}
# ATUAL
gerador_das_probabilidades_de_exercicio <- function(n.acao , data , simulacoes_em_nivel_em_uso, calls_do_dia, puts_do_dia ){
#### 1) pega no banco de dados todos as opcoes do papel escolhido ####
#calls_do_dia <- temp.calls[which(temp.calls$`DATA DO PREGÃO` == data),] ### teste, deletar
#puts_do_dia <- temp.puts[which(temp.puts$`DATA DO PREGÃO` == data),] ### teste, deletar
if( nrow(calls_do_dia) != 0 ){
# separa os preços ajustados das ações
calls_do_dia_limpando <- cbind(as.data.frame.Date(calls_do_dia$`DATA DO PREGÃO`),
calls_do_dia$`PREULT - PREÇO DO ÚLTIMO NEGÓCIO DO PAPEL-MERCADO NO PREGÃO`,
as.data.frame.Date(calls_do_dia$`DATVEN - DATA DO VENCIMENTO PARA OS MERCADOS DE OPÇÕES OU TERMO SECUNDÁRIO`),
calls_do_dia$`CODNEG - CÓDIGO DE NEGOCIAÇÃO DO PAPEL`,
calls_do_dia$`PREEXE - PREÇO DE EXERCÍCIO PARA O MERCADO DE OPÇÕES OU VALOR DO CONTRATO PARA O MERCADO DE TERMO SECUNDÁRIO`)
colnames(calls_do_dia_limpando) <- c("data","preco_fec","vencimento","ativo","strike")
#### 2) separa os papeis com a data e o vencimento escolhido ####
#### pegando os CALLS ####
CALLS_DIA <- calls_do_dia_limpando[which( (calls_do_dia_limpando$data == data ) ),]
# coloca o prémio em porcentagem do strike
CALLS_DIA$premio_porcentagem_strike <- CALLS_DIA$preco_fec/ CALLS_DIA$strike
CALLS_DIA$dias_para_vencimento <- bizdays(CALLS_DIA$data,CALLS_DIA$vencimento, "Brazil/ANBIMA")
for ( id_call in 1:nrow(CALLS_DIA) ){
if( CALLS_DIA[id_call,"dias_para_vencimento"] <= nrow(simulacoes_em_nivel_em_uso) ){
CALLS_DIA[id_call,"prob_de_nao_exercer"] <- mean( simulacoes_em_nivel_em_uso[ CALLS_DIA[id_call,"dias_para_vencimento"],] <= CALLS_DIA[id_call,"strike"] )
} else {
CALLS_DIA[id_call,"prob_de_nao_exercer"] <- "NÃO_CALCULADO"
}
}
# isso eu uso pra quando tem varias acoes
#lista.opcoes.prob <- append( lista.opcoes.prob , list( acao = list( CALLS_DIA = CALLS_DIA,
# PUTS_DIA = PUTS_DIA )))
CALLS_DIA[,'preco_atual'] <- CALLS_DIA[,"preco_fec"]
CALLS_DIA <<- CALLS_DIA
CALLS_DIA$UNDER_ATIVO <<- n.acao
} else {
CALLS_DIA <<- data.frame()
print("Nao teve venda de CALL hj")
}
#### limpando put
# verifica se tem put no dia
if( nrow(puts_do_dia) != 0 ){
# separa os preços ajustados das ações
puts_do_dia_limpando <- cbind(as.data.frame.Date(puts_do_dia$`DATA DO PREGÃO`),
puts_do_dia$`PREULT - PREÇO DO ÚLTIMO NEGÓCIO DO PAPEL-MERCADO NO PREGÃO`,
as.data.frame.Date(puts_do_dia$`DATVEN - DATA DO VENCIMENTO PARA OS MERCADOS DE OPÇÕES OU TERMO SECUNDÁRIO`),
puts_do_dia$`CODNEG - CÓDIGO DE NEGOCIAÇÃO DO PAPEL`,
puts_do_dia$`PREEXE - PREÇO DE EXERCÍCIO PARA O MERCADO DE OPÇÕES OU VALOR DO CONTRATO PARA O MERCADO DE TERMO SECUNDÁRIO`)
colnames(puts_do_dia_limpando) <- c("data","preco_fec","vencimento","ativo","strike")
#### 2) separa os papeis com a data e o vencimento escolhido ####
#### pegando os PUT ####
PUTS_DIA <- puts_do_dia_limpando[which( (puts_do_dia_limpando$data == data ) ),]
PUTS_DIA$premio_porcentagem_strike <- PUTS_DIA$preco_fec/ PUTS_DIA$strike
PUTS_DIA$dias_para_vencimento <- bizdays(PUTS_DIA$data,PUTS_DIA$vencimento, "Brazil/ANBIMA")
for ( id_put in 1:nrow(PUTS_DIA) ){
if( PUTS_DIA[id_put,"dias_para_vencimento"] <= nrow(simulacoes_em_nivel) ){
PUTS_DIA[id_put,"prob_de_nao_exercer"] <- mean( simulacoes_em_nivel_em_uso[PUTS_DIA[id_put,"dias_para_vencimento"],] >= PUTS_DIA[id_put,"strike"] )
} else {
PUTS_DIA[id_put,"prob_de_nao_exercer"] <- "NÃO_CALCULADO"
}
}
PUTS_DIA[,'preco_atual'] <- PUTS_DIA[,"preco_fec"]
PUTS_DIA <<- PUTS_DIA
PUTS_DIA$UNDER_ATIVO <<- n.acao
} else {
PUTS_DIA <<- data.frame()
print("Nao vendeu PUT hj")
}
####
# simulacoes_em_nivel <- readRDS(paste("simulacoes_em_nivel_",paste(substr(n.acao,1,5),ultimo.dia.obs,sep="_"),".RData", sep = ""))
}
# black scholes para achar as volatilidades implicitas
f_black_schoes_put <- function(sigma,preco,K,S,t,T,r) {
(Black_Scholes(t, S , r, sigma, K, T, type = c("put")) - preco)^2
}
f_black_schoes_call <- function(sigma,preco,K,S,t,T,r) {
(Black_Scholes(t, S , r, sigma, K, T, type = c("call")) - preco)^2
}
# acha as volatilidades implicitas de cada opcao
vol_implic <- function( carteira ,data,preco_do_ativo_under,SELIC) {
melhores_sigmas <- data.frame("vencimento" = "2004-01-01","data_ult_atualizacao" = "2004-01-01",
"Strike" = as.numeric(carteira$portifolio$puts$strike),
"Vol. implicita" = 0,"delta" = 0, "theta" = 0, "rho" =0,
"vega" = 0, "gamma" = 0, "vanna" = 0, "vomma" = 0,
"Premio"= as.numeric(carteira$portifolio$puts$preco_atual ),stringsAsFactors = FALSE)
### plota todas as volatilidades implicitas
for ( put in 1:nrow(carteira$portifolio$puts)){
preco <- as.numeric(carteira$portifolio$puts$preco_atual[put])
# initial or current time t (in years). TODO : checar isso depois
t <- 0
S <- as.numeric(preco_do_ativo_under)
#S <- 15.58
K <- as.numeric(carteira$portifolio$puts$strike[put])
T <- as.numeric(carteira$portifolio$puts$vencimento[put] - data)/365
r <- (as.numeric(SELIC[data])/100)
#print( paste0( "Preco da opcao : ", preco, ", tempo inicial : " , t, ", Preco do ativo : ", S ,
# ", Strike : " , K , ", Tempo restante : " , T*365 ,
# ", taxa de Juros : " , r) )
melhor_sigma <- optimize(f_black_schoes_put , c(0, 50), tol = 0.00000001 , preco = preco ,t = t, S = S, K=K, T = T, r = r)
melhores_sigmas[put,4] <- as.numeric(round(melhor_sigma$minimum,4 ) )
melhores_sigmas[put,5:11] <-as.numeric(Black_Scholes_Greeks(t,S,r,melhor_sigma$minimum,K,T))
melhores_sigmas[put,'vencimento'] <- as.character( carteira$portifolio$puts$vencimento[put] )
melhores_sigmas[put,'data_ult_atualizacao'] <- as.numeric( carteira$portifolio$puts$data_da_ult_atualizacao[put] - data )
#print(c(melhor_sigma$minimum , K))
}
vol_smile_put <<- melhores_sigmas
#assign("vol_smile_put",melhores_sigmas)
# fazendo para os calls agora
melhores_sigmas <- data.frame("vencimento" = "2016-01-01","data_ult_atualizacao" = "2016-01-01",
"Strike" = as.numeric(carteira$portifolio$calls$strike),
"Vol. implicita" = 0,"delta" = 0, "theta" = 0, "rho" =0,
"vega" = 0, "gamma" = 0, "vanna" = 0, "vomma" = 0,"Premio"= as.numeric(carteira$portifolio$calls$preco_atual ),stringsAsFactors = FALSE)
### plota todas as volatilidades implicitas
for ( call in 1:nrow(carteira$portifolio$calls)){
# preco da opcao
preco <- as.numeric(carteira$portifolio$calls$preco_atual[call])
# initial or current time t (in years). TODO : checar isso depois
t <- 0
# preco da acao
S <- as.numeric(preco_do_ativo_under)
#S <- 15.58
# strike
K <- as.numeric(carteira$portifolio$calls$strike[call])
# tempo restante sobre 252
T <- as.numeric(carteira$portifolio$calls$vencimento[call] - data)/365
r <- (as.numeric(SELIC[data])/100)
#print( paste0( "Preco da opcao : ", preco, ", tempo inicial : " , t, ", Preco do ativo : ", S ,
# ", Strike : " , K , ", Tempo restante : " , T*365 ,
# ", taxa de Juros : " , r) )
melhor_sigma <- optimize(f_black_schoes_call , c(0, 50), tol = 0.00000001 , preco = preco ,t = t, S = S, K=K, T = T, r = r)
#print(round(melhor_sigma$minimum,4) )
melhores_sigmas[call,4] <- as.numeric(round(melhor_sigma$minimum,4 ) )
melhores_sigmas[call,5:11] <-as.numeric(Black_Scholes_Greeks(t,S,r,melhor_sigma$minimum,K,T))
melhores_sigmas[call,'vencimento'] <- as.character( carteira$portifolio$calls$vencimento[call] )
melhores_sigmas[call,'data_ult_atualizacao'] <- as.numeric( carteira$portifolio$calls$data_da_ult_atualizacao[call] - data )
#print(c(melhor_sigma$minimum ,K, as.numeric(round(Black_Scholes_Greeks(t,S,r,melhor_sigma$minimum,K,T),3)) ) )
}
#assign("vol_smile_call",melhores_sigmas)
vol_smile_call <<- melhores_sigmas
}
my.quantile <- function(x){
quantile(x, probs = c( 0.01, 0.05 , 0.15, 0.85 , 0.95, 0.99))
}
erro_quadradico_medio <- function(y_chapeu,y){
mean((y-y_chapeu)^2)
}
erro_quadradico_medio_normalizado <- function(y_chapeu,y){
mean((y-y_chapeu)^2)/(max(y)-min(y))
}
gera_os_erros_quadraticos <- function(teste){
Label_eqm <- data.frame()
for (modelo in names(teste[14:20])){
Label_eqm[modelo,'modelo'] <- substr(modelo, 7, nchar(modelo))
Label_eqm[modelo,'EQM'] <- round(erro_quadradico_medio(teste[,modelo],teste[,'preco_atual']),4)
Label_eqm[modelo,'Label'] <- paste0('Erro Quadrático Médio: ', round(erro_quadradico_medio(teste[,modelo],teste[,'preco_atual']),4))
}
return(Label_eqm)
}
coeficiente_de_correlacao <- function(y_chapeu,y){
rss <- sum((y_chapeu - y) ^ 2)
tss <- sum((y - mean(y)) ^ 2)
rsq <- 1 - rss/tss
return(rsq)
}
gera_os_r_quadrados <- function(teste){
Label_eqm <- data.frame()
for (modelo in names(teste[14:20])){
Label_eqm[modelo,'modelo'] <- substr(modelo, 7, nchar(modelo))
Label_eqm[modelo,'EQM'] <- round(coeficiente_de_correlacao(teste[,modelo],teste[,'preco_atual']),4)
Label_eqm[modelo,'Label'] <- paste0('Erro Quadrático Médio: ', round(coeficiente_de_correlacao(teste[,modelo],teste[,'preco_atual']),4))
}
return(Label_eqm)
}
# TODO :consertar legendas e conferir como que fica quando muda o preco e se da certo eu plotar o grafico no preco ajustado
faz_os_graficos_precos_brutos <- function(dias_de_trade,data_atual,dados,simulacoes_em_nivel){
data_inicial <- first(dias_de_trade)
data_final <- last(dias_de_trade)
yran <- range(dados[paste0(data_inicial ,"/" ,data_final)])
yran[1] <- yran[1]*.70
yran[2] <- yran[2]*1.3
#dados <-preco.acoes.nivel$PETR4$Preco_bruto[paste0(data_inicial,"/",data)]
# testar com o preco ajustado
dados <- dados[paste0(data_inicial,"/",data)]
#simulacoes_em_nivel_corrigido
dados <- data.frame(date = as.Date(index(dados)),Preço_bruto = as.numeric(dados$Preço_bruto) )
df_sims <- data.frame(media_sim = rowMeans(simulacoes_em_nivel) )
dados_sim <- data.frame( date = as.Date(rownames(df_sims) ) ,
media_sim = df_sims )
intervalo.confianca <- apply(simulacoes_em_nivel ,1, FUN = my.quantile)
intervalo.confianca <- data.frame(t(intervalo.confianca) )
intervalo.confianca <- data.frame( date = rownames(intervalo.confianca), intervalo.confianca)
dados_sim <- cbind(dados_sim , intervalo.confianca[,-1])
ponto_conv <- data.frame(date=last(dados$date) ,media_sim = last(dados$Preço_bruto),
F01 = last(dados$Preço_bruto) ,F05 = last(dados$Preço_bruto) ,
F15 = last(dados$Preço_bruto) ,F85 = last(dados$Preço_bruto) ,
F95 = last(dados$Preço_bruto) ,F99 = last(dados$Preço_bruto) )
colnames(dados_sim ) <- c("date","media_sim","F01","F05","F15","F85","F95","F99")
#print(ponto_conv)
#print(dados_sim)
dados_sim2 <- rbind(ponto_conv, dados_sim )
# colnames(intervalo.confianca ) <- c("date","F01","F05","F15","F85","F95","F99")
# separa as datas que serão utilizadas nos labels da simulação
#datas_de_trade_simulado <- as.character(dia.de.trade[( which( dia.de.trade == data ) + 1 ):( which( dia.de.trade == data ) + n ) ])
# configurando o grafico
dias_totais <- length(dias_de_trade)
# fazendo o grafico para salvar das projecoes
h <- ggplot(dados_sim2, aes(date))
h +
geom_ribbon(aes(ymin = F01, ymax = F99), fill = "grey60") + geom_ribbon(aes(ymin = F05, ymax = F95), fill = "grey50") +
geom_ribbon(aes(ymin = F15, ymax = F85), fill = "grey30") +
geom_line(aes(y = media_sim), colour = "firebrick2" ) +
scale_y_continuous(limits = yran) +
scale_x_date(breaks = "22 days",date_labels = "%d / %m / %y", limit=c(data_inicial,data_final) )+
geom_line(data = dados,aes(y = Preço_bruto, x = date ,color = "Preco Observado"),colour = "black")
ggsave(paste0(data,".png"), path = ".//imagens/Preco_bruto_simulado")
}
faz_os_graficos_precos_ajustados <- function(dias_de_trade,data_atual,dados,simulacoes_em_nivel){
data_inicial <- first(dias_de_trade)
data_final <- last(dias_de_trade)
yran <- range(dados[paste0(data_inicial ,"/" ,data_final)])
yran[1] <- yran[1]*.70
yran[2] <- yran[2]*1.3
#dados <-preco.acoes.nivel$PETR4$Preco_bruto[paste0(data_inicial,"/",data)]
# testar com o preco ajustado
dados <- dados[paste0(data_inicial,"/",data)]
# antigo
# dados <- preco.acoes.nivel$PETR4$Preco_ajustado[paste0(data_inicial,"/",data)]
#simulacoes_em_nivel_corrigido
dados <- data.frame(date = as.Date(index(dados)),Preço = as.numeric(dados[,1]) )
df_sims <- data.frame(media_sim = rowMeans(simulacoes_em_nivel) )
dados_sim <- data.frame( date = as.Date(rownames(df_sims) ) ,
media_sim = df_sims )
intervalo.confianca <- apply(simulacoes_em_nivel ,1, FUN = my.quantile)
intervalo.confianca <- data.frame(t(intervalo.confianca) )
intervalo.confianca <- data.frame( date = rownames(intervalo.confianca), intervalo.confianca)
dados_sim <- cbind(dados_sim , intervalo.confianca[,-1])
ponto_conv <- data.frame(date=last(dados$date) ,media_sim = last(dados$Preço),
F01 = last(dados$Preço) ,F05 = last(dados$Preço) ,
F15 = last(dados$Preço) ,F85 = last(dados$Preço) ,
F95 = last(dados$Preço) ,F99 = last(dados$Preço) )
colnames(dados_sim ) <- c("date","media_sim","F01","F05","F15","F85","F95","F99")
#print(ponto_conv)
#print(dados_sim)
dados_sim2 <- rbind(ponto_conv, dados_sim )
# colnames(intervalo.confianca ) <- c("date","F01","F05","F15","F85","F95","F99")
# separa as datas que ser�o utilizadas nos labels da simula��o
#datas_de_trade_simulado <- as.character(dia.de.trade[( which( dia.de.trade == data ) + 1 ):( which( dia.de.trade == data ) + n ) ])
# configurando o grafico
dias_totais <- length(dias_de_trade)
# fazendo o grafico para salvar das projecoes
h <- ggplot(dados_sim2, aes(date))
h +
geom_ribbon(aes(ymin = F01, ymax = F99), fill = "grey60") + geom_ribbon(aes(ymin = F05, ymax = F95), fill = "grey50") +
geom_ribbon(aes(ymin = F15, ymax = F85), fill = "grey30") +
geom_line(aes(y = media_sim), colour = "firebrick2" ) +
scale_y_continuous(limits = yran) +
scale_x_date(breaks = "22 days",date_labels = "%d / %m / %y", limit=c(data_inicial,data_final) )+
geom_line(data = dados,aes(y = Preço, x = date ,color = "Preco Observado"),colour = "black")
ggsave(paste0(data,".png"), path = ".//imagens/Preco_ajustado_simulado")
}
faz_os_graficos_sigmas<- function(dias_de_trade,data_atual,dados,Zigmas_forcasted_horizonte){
data_inicial <- first(dias_de_trade)
data_final <- last(dias_de_trade)
yran <- range(dados[paste0(data_inicial ,"/" ,data_final)])
yran[1] <- 0
yran[2] <- 2
#dados <-preco.acoes.nivel$PETR4$Preco_bruto[paste0(data_inicial,"/",data)]
# testar com o preco ajustado
dados <- dados[paste0(data_inicial,"/",data)]
#simulacoes_em_nivel_corrigido
dados <- data.frame(date = as.Date(index(dados)),Sigma = as.numeric(dados$Sigma) )
df_sims <- data.frame(media_sim = rowMeans(Zigmas_forcasted_horizonte) )
dados_sim <- data.frame( date = as.Date(rownames(df_sims) ) ,
media_sim = df_sims )
intervalo.confianca <- apply(Zigmas_forcasted_horizonte ,1, FUN = my.quantile)
intervalo.confianca <- data.frame(t(intervalo.confianca) )
intervalo.confianca <- data.frame( date = rownames(intervalo.confianca), intervalo.confianca)
dados_sim <- cbind(dados_sim , intervalo.confianca[,-1])
ponto_conv <- data.frame(date=last(dados$date) ,media_sim = last(dados$Sigma),
F01 = last(dados$Sigma) ,F05 = last(dados$Sigma) ,
F15 = last(dados$Sigma) ,F85 = last(dados$Sigma) ,
F95 = last(dados$Sigma) ,F99 = last(dados$Sigma) )
colnames(dados_sim ) <- c("date","media_sim","F01","F05","F15","F85","F95","F99")
#print(ponto_conv)
#print(dados_sim)
dados_sim2 <- rbind(ponto_conv, dados_sim )
# colnames(intervalo.confianca ) <- c("date","F01","F05","F15","F85","F95","F99")
# separa as datas que serão utilizadas nos labels da simulação
#datas_de_trade_simulado <- as.character(dia.de.trade[( which( dia.de.trade == data ) + 1 ):( which( dia.de.trade == data ) + n ) ])
# configurando o grafico
dias_totais <- length(dias_de_trade)
# fazendo o grafico para salvar das projecoes
h <- ggplot(dados_sim2, aes(date))
h +
geom_ribbon(aes(ymin = F01, ymax = F99), fill = "grey60") + geom_ribbon(aes(ymin = F05, ymax = F95), fill = "grey50") +
geom_ribbon(aes(ymin = F15, ymax = F85), fill = "grey30") +
geom_line(aes(y = media_sim), colour = "firebrick2" ) +
scale_y_continuous(limits = yran) +
scale_x_date(breaks = "22 days",date_labels = "%d / %m / %y", limit=c(data_inicial,data_final) )+
geom_line(data = dados,aes(y = Sigma, x = date ,color = "Sigma Observado"),colour = "black")
ggsave(paste0(data,".png"), path = ".//imagens/Volatilidade")
}
# INCLUINDO AS Precificacoes BAWAmericanApproxOption e BSAmericanApproxOption
gera_preco_para_opcoes_sem_volume <- function( n.acao , data, simulacoes_em_nivel_corrigido ,carteira,sigma, selic){
# custo de carregamento , nao sei o que é isso .
b <- 0
r <- as.numeric(selic[data])/100
preco_fec <- as.numeric(pega_o_preco_bruto(n.acao,data))
# a) gerando preco para as calls :
tem_call <- tryCatch( nrow( carteira$portifolio$calls ), error = function(c) FALSE)
#print( paste0( "... Tem call para simular preco : ", tem_call))
if ( tem_call > 0 ) {
t_d <- as.numeric(as.Date(carteira$portifolio$calls$vencimento)-data)
Time <- as.numeric(as.Date(carteira$portifolio$calls$vencimento)-data)/365
K <- as.numeric(carteira$portifolio$calls$strike )
for ( i in 1:tem_call){
# pula se é o dia do vencimento
# n é o numero de simulacoes , definido fora da funcao se mudar atualizar essa funcao
if ( (t_d[i] <= 0) | (t_d[i] > n)){
next
}
#print(paste0(" preco : ",preco_fec,
# ", strike : ", K[i] ,
# ", tempo : ", Time[i] ,
# ", selic : " , r ,
# ", b : " , b ,
# ", sigma : " , sigma,
# ", dias : ",t_d[i]) )
#modelos binomiais
#print(i)
CRR <- CRRBinomialTreeOption(TypeFlag = "ce" , preco_fec, K[i],
Time[i], r, b, sigma, t_d[i] , title = NULL, description = NULL)
GBS <- GBSOption(TypeFlag = "c", preco_fec ,K[i],
Time[i] , r , b , sigma)
JR <- JRBinomialTreeOption(TypeFlag = "ce", preco_fec, K[i],
Time[i], r, b, sigma, t_d[i], title = NULL, description = NULL)
TIAN <- TIANBinomialTreeOption(TypeFlag = "ce", preco_fec, K[i],
Time[i], r, b, sigma, t_d[i], title = NULL, description = NULL)
# Barone-Adesi and Whaley Approximation,
BAW <- BAWAmericanApproxOption(TypeFlag = "c",S = preco_fec, X = K[i], Time = Time[i] , r = r, b = 0, sigma = sigma )
# Bjerksund and Stensland Approximation.
BSA <-BSAmericanApproxOption(TypeFlag = "c",S = preco_fec, X = K[i], Time = Time[i] , r = r, b = 0, sigma = sigma )
# usando o garch
Et <- (simulacoes_em_nivel_corrigido[t_d[i], ] - K[i])
Et[ which(Et < 0 ) ] <- 0
GARCH <-(exp(-Time[i]) * mean( Et ))
carteira$portifolio$calls[i,'preco_CRR'] <- ceiling(CRR@price*100)/100
carteira$portifolio$calls[i,'preco_GBS'] <- ceiling(GBS@price*100)/100
carteira$portifolio$calls[i,'preco_JR'] <- ceiling(JR@price*100)/100
carteira$portifolio$calls[i,'preco_TIAN'] <- ceiling(TIAN@price*100)/100
carteira$portifolio$calls[i,'preco_BAW'] <- ceiling(BAW@price*100)/100
carteira$portifolio$calls[i,'preco_BSA'] <- ceiling(BSA@price*100)/100
carteira$portifolio$calls[i,'preco_GARCH'] <- ceiling(as.numeric(GARCH)*100)/100
}
}
# b) gerando preco para as calls :
tem_put <- tryCatch( nrow( carteira$portifolio$puts ), error = function(c) FALSE)
#print( paste0( "... Tem put para simular preco : ", tem_put))
if ( tem_put > 0 ) {
# pula se é o dia do vencimento
t_d <- as.numeric(as.Date(carteira$portifolio$puts$vencimento)-data)
Time <- as.numeric(as.Date(carteira$portifolio$puts$vencimento)-data)/365
K <- as.numeric(carteira$portifolio$puts$strike )
for ( i in 1:tem_put){
if ( (t_d[i] <= 0) | (t_d[i] > n) ){
next
}
#print(paste0(" preco : ",preco_fec,
# ", strike : ", K ,
# ", tempo : ", Time[i] ,
# ", selic : " , r ,
# ", b : " , b ,
# ", sigma : " , sigma,
# ", dias : ",t_d[i]) )
# modelos binomiais
#print(i)
CRR <- CRRBinomialTreeOption(TypeFlag = "pe" , preco_fec, K[i],
Time[i], r, b, sigma, t_d[i] , title = NULL, description = NULL)
GBS <- GBSOption(TypeFlag = "p", preco_fec ,K[i],
Time[i] , r , b , sigma)
JR <- JRBinomialTreeOption(TypeFlag = "pe", preco_fec, K[i],
Time[i], r, b, sigma, t_d[i], title = NULL, description = NULL)
TIAN <- TIANBinomialTreeOption(TypeFlag = "pe", preco_fec, K[i],
Time[i], r, b, sigma, t_d[i], title = NULL, description = NULL)
# Barone-Adesi and Whaley Approximation,
BAW <- BAWAmericanApproxOption(TypeFlag = "p",S = preco_fec, X = K[i], Time = Time[i] , r = r, b = 0, sigma = sigma )
# Bjerksund and Stensland Approximation.
BSA <-BSAmericanApproxOption(TypeFlag = "p",S = preco_fec, X = K[i], Time = Time[i] , r = r, b = 0, sigma = sigma )
# usando o garch
Et <- (-simulacoes_em_nivel_corrigido[t_d[i], ] + K[i])
Et[ which(Et < 0 ) ] <- 0
GARCH <-(exp(-Time[i]) * mean( Et ))
#ceiling(x*100)/100 arrendonda para cima para o numero com duas casas decimais
carteira$portifolio$puts[i,'preco_CRR'] <- ceiling(CRR@price*100)/100
carteira$portifolio$puts[i,'preco_GBS'] <- ceiling(GBS@price*100)/100
carteira$portifolio$puts[i,'preco_JR'] <- ceiling(JR@price*100)/100
carteira$portifolio$puts[i,'preco_TIAN'] <- ceiling(TIAN@price*100)/100
carteira$portifolio$puts[i,'preco_BAW'] <- ceiling(BAW@price*100)/100
carteira$portifolio$puts[i,'preco_BSA'] <- ceiling(BSA@price*100)/100
carteira$portifolio$puts[i,'preco_GARCH'] <- ceiling(as.numeric(GARCH)*100)/100
}
}
return(carteira)
}
# Heston-Nandi Garch(1,1) Modelling usando os parametros do modelo do paper