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title: "Bolsa"
author: "Grupo Bolsa"
date: "2022-12-01"
output:
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  pdf_document: default
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

## Relatório da Bolsa de Valores do Brasil

Este relatório tem como objetivo analisar cinco ações diferentes da Bolsa de Valores do Brasil(B3).
O grupo responsável por esta análise é composto pelos seguintes integrantes:

- Airton Cândido;
- Thiago Lotufo;
- Wanderson Vitorino;
- Yuri Corrêa.

## Ações analisadas

As ações analisadas serão:

- Engie(EGIE3);
- Gol(GOLL4);
- PetroRio(PRIO3);
- Gerdau(GGBR4);
- Magazine Luiza(MGLU3).

## Análise a ser realizada

A análise realizada será baseada no fechamento do dia de cada uma das ações, no período de de `2018` até `2022`.

Os cálculos são:

- Média;
- Mediana;
- Valor mínimo;
- Valor máximo;
- Taxa de variação;
- Ganho/perda total.

## Análise final

`r library(tidyquant)
library(dplyr)

tickers <- c("GGBR4.SA", "GOLL4.SA", "PRIO3.SA", "EGIE3.SA", "MGLU3.SA" )

start = "2018-01-01"
end = "2022-11-22"

prices <- tq_get(tickers, 
                  from = start,
                  to = end)`
                  
### Cálculos de ações

`r 

egie3 <- prices  %>%
  filter(symbol == "EGIE3.SA")
  
goll4 <- prices  %>%
  filter(symbol == "GOLL4.SA")

prio3 <- prices  %>%
  filter(symbol == "PRIO3.SA")

ggbr4 <- prices  %>%
  filter(symbol == "GGBR4.SA")

mglu3 <- prices  %>%
  filter(symbol == "MGLU3.SA")
  
VINICIAL <- list(egie3[egie3$date == "2018-01-02", ], goll4[goll4$date == "2018-01-02", ], prio3[prio3$date == "2018-01-02", ], ggbr4[ggbr4$date == "2018-01-02", ], mglu3[mglu3$date == "2018-01-02", ])
VFINAL <- list(egie3[egie3$date == "2022-11-21", ], goll4[goll4$date == "2022-11-21", ], prio3[prio3$date == "2022-11-21", ], ggbr4[ggbr4$date == "2022-11-21", ], mglu3[mglu3$date == "2022-11-21", ])

MEDIA <- c(mean(egie3$close, na.rm = TRUE), mean(goll4$close, na.rm = TRUE), mean(prio3$close, na.rm = TRUE), mean(ggbr4$close, na.rm = TRUE), mean(mglu3$close, na.rm = TRUE))
MEDIANA <- c(median(egie3$close, na.rm = TRUE), median(goll4$close, na.rm = TRUE), median(prio3$close, na.rm = TRUE), median(ggbr4$close, na.rm = TRUE), median(mglu3$close, na.rm = TRUE))
MAXIMA <- c(max(egie3$close), max(goll4$close), max(prio3$close), max(ggbr4$close), max(mglu3$close))
MINIMA <- c(min(egie3$close), min(goll4$close), min(prio3$close), min(ggbr4$close), min(mglu3$close))
VALOR_INICIAL <- c(VINICIAL[[1]]$close, VINICIAL[[2]]$close, VINICIAL[[3]]$close, VINICIAL[[4]]$close, VINICIAL[[5]]$close)
VALOR_FINAL <- c(VFINAL[[1]]$close, VFINAL[[2]]$close, VFINAL[[3]]$close, VFINAL[[4]]$close, VFINAL[[5]]$close)
VARIACAO <- c((VFINAL[[1]]$close-VINICIAL[[1]]$close), (VFINAL[[2]]$close-VINICIAL[[2]]$close), (VFINAL[[3]]$close-VINICIAL[[3]]$close), (VFINAL[[4]]$close-VINICIAL[[4]]$close), (VFINAL[[5]]$close-VINICIAL[[5]]$close))
ACOES <- c('EGIE3', 'GOLL4', 'PRIO3', 'GGBR4', 'MGLU3')
EMPRESA <- c('ENGIE', 'GOL', 'PETRO RIO', 'GERDAU', 'MAGAZINE LUIZA')`

`r tabela_egie3 <- data.frame(EMPRESA, ACOES, MEDIA, MEDIANA, MAXIMA, MINIMA, VALOR_INICIAL, VALOR_FINAL, VARIACAO)`

`r tabela_egie3 %>% knitr::kable()`

# Melhores dias de compra e venda das ações

`r VENDA <- list(egie3[which.max(egie3$close),], goll4[which.max(goll4$close),], prio3[which.max(prio3$close),], ggbr4[which.max(ggbr4$close),],  mglu3[which.max(mglu3$close),])
COMPRA <- list(egie3[which.min(egie3$close),], goll4[which.min(goll4$close),], prio3[which.min(prio3$close),], ggbr4[which.min(ggbr4$close),],  mglu3[which.min(mglu3$close),])`

`r DATA_VENDA <- c(VENDA[[1]]$date, VENDA[[2]]$date, VENDA[[3]]$date, VENDA[[4]]$date, VENDA[[5]]$date)
VALOR_VENDA <- c(VENDA[[1]]$close, VENDA[[2]]$close, VENDA[[3]]$close, VENDA[[4]]$close, VENDA[[5]]$close)
DATA_COMPRA <-  c(COMPRA[[1]]$date, COMPRA[[2]]$date, COMPRA[[3]]$date, COMPRA[[4]]$date, COMPRA[[5]]$date)
VALOR_COMPRA <- c(COMPRA[[1]]$close, COMPRA[[2]]$close, COMPRA[[3]]$close, COMPRA[[4]]$close, COMPRA[[5]]$close)

VARIACAO <- c((VENDA[[1]]$close-COMPRA[[1]]$close), (VENDA[[2]]$close-COMPRA[[2]]$close), (VENDA[[3]]$close-COMPRA[[3]]$close), (VENDA[[4]]$close-COMPRA[[4]]$close), (VENDA[[5]]$close-COMPRA[[5]]$close))`

`r tabela_egie3 <- data.frame(EMPRESA, ACOES, DATA_VENDA, VALOR_VENDA, DATA_COMPRA, VALOR_COMPRA, VARIACAO)`

`r tabela_egie3 %>% knitr::kable()`

## Informações gráficas

`r library(ggplot2)`

`r datas <- c(VENDA[[1]]$date, VENDA[[2]]$date, VENDA[[3]]$date, VENDA[[4]]$date, VENDA[[5]]$date)

fechamento <- c(VENDA[[1]]$close, VENDA[[2]]$close, VENDA[[3]]$close, VENDA[[4]]$close, VENDA[[5]]$close)

tabela <- data.frame(datas, fechamento)`

```{r Venda}
ggplot(tabela, aes(x = datas, y = fechamento, colour = ACOES))+
  geom_point()+
  scale_color_manual(labels = c("EGIE3", "MGLU3", "GOLL4", "PRIO3", "GGBR4"), values = c("#130912", "#602749", "#17468f", "#639468", "#ed2327")) +
  labs(color = "Ações")
``` 

## Informações gráficas

`r library(ggplot2)`

`r datas <- c(COMPRA[[1]]$date, COMPRA[[2]]$date, COMPRA[[3]]$date, COMPRA[[4]]$date, COMPRA[[5]]$date)

fechamento <- c(COMPRA[[1]]$close, COMPRA[[2]]$close, COMPRA[[3]]$close, COMPRA[[4]]$close, COMPRA[[5]]$close)

tabela <- data.frame(datas, fechamento)`

`r datas`

```{r Compra}
ggplot(tabela, aes(x = datas, y = fechamento, colour = ACOES))+
  geom_point()+
  scale_color_manual(labels = c("EGIE3", "MGLU3", "GOLL4", "PRIO3", "GGBR4"), values = c("#130912", "#602749", "#17468f", "#639468", "#ed2327")) +
  labs(color = "Ações")
```