CÓDIGO EN R DEL VIDEO
#video dickey fuller
#install.packages(«quantmod»)
library(quantmod)
#install.packages(«tseries»)
library(tseries)
#install.packages(«fImport»)
library(fImport)
library(«httr»)
library(RCurl)
library(rjson)
#install.packages(«parsedate»)
library(parsedate)
require(tseries)
library(urca)
getSymbols(«LTC-USD»,quote=»Close»,from =»2016-01-01″,periodicity = «daily»)
getSymbols(«BTC-USD»,quote=»Close»,from =»2016-01-01″,periodicity = «daily»)
getSymbols(«ETH-USD»,quote=»Close»,from =»2016-01-01″,periodicity = «daily»)
getSymbols(«THETA-USD»,quote=»Close»,from =»2016-01-01″,periodicity = «daily»)
getSymbols(«ADA-USD»,quote=»Close»,from =»2016-01-01″,periodicity = «daily»)
getSymbols(«ETH-USD»,quote=»Close»,from =»2016-01-01″,periodicity = «daily»)
plot(`BTC-USD`[,4],type=»l»)
plot(`ETH-USD`[,4],type=»l»)
plot(`LTC-USD`[,4],type=»l»)
plot(`ADA-USD`[,4],type=»l»)
plot(`THETA-USD`[,4],type=»l»)
#### TEST DE DICKEY FULLER STANDARD
p_litecoin<- na.omit(`LTC-USD`[,4])
adf.test(p_litecoin,k=0) #type 2 cont +tend
?adf.test
# número de datos 1982 +500
# valor critico -3.413 al 5%
# valor t -2.7863
#compara el valor critico con el t
# t> v_crit
#Prueba de Dickey-Fuller
#Con intercepto y constante
y=ur.df(p_litecoin,type=»trend»,lags=0)
summary(y)
y@teststat
y@cval
?ur.df
### retornos la de serie
d_litecoin<- na.omit(diff(log(p_litecoin)))
plot(d_litecoin,type=»l»)
y_ret=ur.df(d_litecoin,type=»trend»,lags=0)
summary(y_ret)
adf.test(d_litecoin,k=0)
#con intercepto
y_intercept=ur.df(p_litecoin, type=»drift»,lags=0)
summary(y_intercept)
#Sin tendencia y sin intercepto
y_nada=ur.df(p_litecoin, type=»none»,lags=0)
summary(y_nada)
#### TEST DICKEY FULLER AUMENTADO
## Formas de elegir los lags
# 1 Crear un modelo AR(p) y elegir el menor AIC como en el
# video de ARIMA que hice
# USar la formula por defecto
p_litecoin<- na.omit(`LTC-USD`[,4])
ADF_x <- adf.test(p_litecoin,k=2) #type 2 cont +tend
ADF_x
ADF_x$statistic
ADF_y <- adf.test(p_litecoin,k=10) #type 2 cont +tend
ADF_y
ADF_y$statistic
ADF_z <- adf.test(p_litecoin,k=20) #type 2 cont +tend
ADF_z$statistic
ADF_defecto <- adf.test(p_litecoin)
ADF_defecto
?adf.test
k = trunc((length(x)-1)^(1/3))