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code/shiny-apps/simulacion/server.R

+library(tidyquant)
+library(tidyverse)
+library(plotly)
+
+
+load("../../RData/activos.RData")
+
+
+server <- function(input, output, session) {
+  
+  
+  Data <- reactive({
+    empresas <- paste(input$empresas)
+    
+    # Datos
+    valores <- NULL
+    for(i in 1:length(empresas)){
+      valores <- c(valores, activos$simbolo[activos$activo == empresas[i]][1])
+    }
+    datos <- NULL
+    minDim <- 999999 
+    for(i in 1:length(valores)){
+      aux <- getSymbols(valores[i], from = input$date_range[1], 
+                        to = input$date_range[2], warnings = FALSE, auto.assign = FALSE)
+      naux <- names(aux)[6]
+      names(aux) <- c("open", "high", "low", "close", "volume", "adjusted")
+      if(length(aux$adjusted) < minDim){
+        minDim <- length(aux$adjusted)
+      }
+    }
+    for(i in 1:length(valores)){
+      aux <- tail(getSymbols(valores[i], from = input$date_range[1], 
+                             to = input$date_range[2], warnings = FALSE, auto.assign = FALSE), n = minDim)
+      naux <- names(aux)[6]
+      names(aux) <- c("open", "high", "low", "close", "volume", "adjusted")
+      datos <- cbind(datos, aux$adjusted)
+      names(datos)[dim(datos)[2]] <- naux
+    }
+    
+    
+    # Eliminar valores na generados como fruto de mezclar valores que pueden haber
+    # cotizado en diferentes dias al ser de mercados diferentes y que se produzca el
+    # caso de que un valor un dia no ha cotizado y otros valores si lo han hecho
+    datos <- na.omit(datos)
+    
+    returns <- 1 + Return.calculate(datos)
+    returns <- returns[-1,]
+    
+    
+  })
+  
+  
+  pdf(NULL)
+  output$grafico <- renderPlotly({
+    if(input$start > 0){
+      returns <- Data()
+      if(length(input$empresas) > 2){
+        media <- apply(returns, 2, mean)
+        varianza <- apply(returns, 2, var)
+      }
+      else{
+        media <- mean(returns)
+        varianza <- var(returns)
+      }
+      media <- (media - 1)*100
+      varianza <- varianza * 100
+      
+      n_activos <- length(input$empresas)
+      
+      medias <- NULL
+      varianzas <- NULL
+      
+      for(i in 1:input$n){
+        muestra <- sample(0:10000, size = n_activos)
+        proporciones <- muestra/sum(muestra)
+        media_aux <- sum(media*proporciones)
+        varianza_aux <- sum(varianza*proporciones)
+        medias <- c(medias, media_aux)
+        varianzas <- c(varianzas, varianza_aux)
+      }
+      
+      sharpe <- (medias - (input$sharpe - 1)*100)/sqrt(varianzas)
+      data <- data.frame("rentabilidad" = medias, "riesgo" = varianzas, "sharpe" = sharpe)
+      
+      
+      data_aux <- data[order(data$sharpe, decreasing = TRUE),]
+      data_sharpe <- data_aux[1,]
+      data_aux <- data[order(data$rentabilidad, decreasing = TRUE),]
+      data_max <- data_aux[1,]
+      data_aux <- data[order(data$riesgo),]
+      data_min <- data_aux[1,]
+      
+      fig <- plot_ly(data, type = 'scatter', mode = 'markers') 
+      fig <- fig %>% 
+        add_trace(x = ~riesgo, y = ~rentabilidad, name = ' ', marker = list(size = 5, 
+                                                                            colorbar = list(title = "Ratio Sharpe"), color = ~sharpe, colorscale = 'Viridis', reversescale = T),
+                  hovertemplate = "Rentabilidad: %{y}<br>Riesgo: %{x}", showlegend = F)
+      # Se anaden los puntos de las carteras notables obtenidas en la simulacion
+      fig <- fig %>%
+        add_trace(x = data_min$riesgo, y = data_min$rentabilidad,
+                  name = "Mínimo riesgo", marker = list(size = 10, color = "orange", symbol = 'diamond-dot'),
+                  hovertemplate = "Rentabilidad: %{y}<br>Riesgo: %{x}", showlegend = F)
+      fig <- fig %>%
+        add_trace(x = data_max$riesgo, y = data_max$rentabilidad,
+                  name = "Máxima rentabilidad", marker = list(size = 10, color = "blue", symbol = 'diamond-dot'),
+                  hovertemplate = "Rentabilidad: %{y}<br>Riesgo: %{x}", showlegend = F)
+      fig <- fig %>%
+        add_trace(x = data_sharpe$riesgo, y = data_sharpe$rentabilidad,
+                  name = "Máximo ratio Sharpe", marker = list(size = 10, color = "red", symbol = 'diamond-dot'),
+                  hovertemplate = "Rentabilidad: %{y}<br>Riesgo: %{x}", showlegend = F)
+    }
+  }) %>% bindEvent(input$start)
+  
+}
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