Ülesanne 1 (3 punkti) - Suurimad tõusjad. Suurimad kukkujad.

Mati tahab oma turuülevaates näidata kolme suurimat tõusjat ja kukkujat.

Kõigepealt leia kolm kõige suurema päevase tootlusega aktsiat ning väljasta nende kohta:

1. ettevõtte sümbol
2. ettevõtte nimi
3. tootlus.

Seejärel leia kolm kõige madalama päevase tootlusega aktsiat ning väljasta nende kohta samasugune info.

Näpunäide: Abiks on funktsioonid arrange(), select() ja top_n().

Ülesanne 2 (6 punkti) - Ülevaade sektorite lõikes

Mati soovib raportis näidata ülevaadet ka sektorite lõikes, sest kliente võib huvitadada, kas ehitussektori aktsiatega kaubeldi rohkem kui IT-sektori aktsiatega?

Iga sektori kohta, kus on vähemalt 30 ettevõtet, väljasta järgnev info:

1. sektori keskmine tootlus
2. sektori kogukäive
3. sektori keskmine käive
4. ettevõtete arv sektoris

Juhised:

• Lisa andmestikku tunnus käive, mis näitab, kui suure summa eest igat aktsiat kaubeldi. (Selleks tuleb korrutada päeva jooksul kaubeldud aktsiate arv viimase tehingu hinnaga.)
• Arvuta iga sektori kohta
  • keskmine tootlus,
  • kogukäive,
  • keskmine käive,
  • ettevõtete arv.
    Näpunäide 1: Kasuta paketi dplyr funktsioone group_by() ja summarise().
    Näpunäide 2: Summade ja keskmiste arvutamisel ära võta arvesse puuduvaid väärtusi (puuduvate väärtuse välja jätmiseks võib funktsioonide sum ja mean argumendi na.rm väärtuseks seada FALSE).
• Näita ainult neid sektoreid, kus on vähemalt 30 ettevõtet.

Ülesanne 3 (5 punkti) - kauplemisalgoritm

Mati arvates annab iga vähegi nupukam aktsiaanalüütik klientidele aktsiate ostusoovitusi, et klient saaks oma vara kasvatada.

Kirjuta funktsioon kauplemisalgoritm, mille sisendiks on andmestik data ja mis tagastab kolme kõige atraktiivsema ettevõtte sümbolid, mis saavadki ostusoovitusteks.

Juhised:

• Kõigepealt tekita andmestikku juurde järgmised kaks tunnust:
  • kasumi-aktsiahinna suhe (kasum_aktsia_kohta/hind) [kui sa tead, mida tähendab PE suhe, siis me arvutame PE suhte pöördväärtust]
  • dividendi määr (dividend_aktsia_kohta/hind)
• Arvuta iga aktsia kohta atraktiivsuse skoor, mis on arvutatud järgnevalt 0.5 * kasumi-aktsiahinna suhe + 0.5 * dividendi määr
• Ostusoovituseks leia kolm kõige suurema skooriga aktsiat.

Kui eelnevaga oled hakkama saanud, siis proovi eelnev kood kirjutada funktsiooniks, mis võtab sisendiks suvalise andmestiku ning väljastab kolme kõige atraktiivsema ettevõtte aktsiate sümbolid vektorina (meenutus: andmestik$tunnus). Funktsioon võib välja näha näiteks nii:

kauplemisalgoritm = function(x){
  # tekitame andmestikule x juurde tunnuse kasumi-aktsiahinna suhe ja dividendi määr
  # [sinu kood]
  
  # arvutame iga aktsia kohta atraktiivsuse skoori
  # [sinu kood]
  
  # tagasta kolme kõige suurema skooriga ettevõtte sümbolid vektorina
}

Ülesanne 4 (2 punkti) - turvaline kauplemisalgoritm ja ostusoovitused

Mati ei ole veel vanemanalüütiku staatust saanud ning ta kardab veidi oma soovituste pärast. Mis juhtub kui aktsiasoovitus osutub katastroofiks? Kui kliendid saavad Mati soovituste pärast hiigelsuuri kahjumeid, siis kõigub ka tema töökoht. Mis oleks kui soovitada ainult populaarseid aktsiaid? Siis saab ju alati öelda, et vanemanalüütikud teistes pankades soovitasid ka …

Nüüd kirjuta funktsioon kauplemisalgoritm_turvaline, kus valid atraktiivseid aktsiaid vaid populaarsete aktsiate hulgast. Populaarsed aktsiad on järgnevad: AAPL, FB, GOOG, IBM.

Juhised:

• Vali andmestikust välja ainult aktsiad AAPL, FB, GOOG, IBM.
• Rakenda saadud alamandmestikul eelnevas ülesandes kirjutatud funktsiooni.

Kui eelnev töötab, siis kirjuta eelnev kood funktsiooniks.

kauplemisalgoritm_turvaline = function(x){
  # sinu kood
}

Kasutades funktsiooni kauplemisalgoritm_turvaline, väljasta 3 ostusoovitust.

Ülesanne 5 (5 punkti) - raporti vormistamine

Vormistage eelnevate ülesannete lahendused selliseks knitr raportiks (html või pdf formaadis), et

• Kõik andmestike väljatrükid oleks toodud tabelitena (selleks kasuta näiteks funktsiooni kable).
• Ostusoovitus (ül 4 tulemus) lisage teksti sisse reasisese R-i koodi abil (inline R code).
• Ära raportis R-i koodi näita. Selleks kasuta näiteks echo=FALSE iga koodibloki jaoks või globaalset sätet, kus lisad .Rmd faili algusesse

```{r, echo=FALSE}
library(knitr)
opts_chunk$set(echo=FALSE, message=FALSE)
```

Näidisraport

Raport võiks välja näha umbes selline (pildil ei ole näidatud ilmtingimata õiged arvulised väärtused):

Mida on vaja esitada?

Esitada tuleb nii raport (html või pdf formaadis) kui ka selle lähtekood .Rmd failina.

Boonusülesanne 1 (1 punkt): raporti täiendamine

Mõtle välja ning lisa raportisse veel üks sektsioon, mis täiendaks Mati aktsiaturuülevaadet.

Boonusülesanne 2 (3 punkti): andmete automaatne uuenemine

Muuda kodutööd selliselt, et staatilise faili aktsiad.csv asemel kasutatakse reaalajas andmeid, mis on saadud portaalist finance.yahoo.com.

Mõned näpunäited:

• kasuta R-i paketti quantmod
• kasuks tuleb funktsioon getQuote
• tunnuste loetelu nägemiseks, mida on võimalik finance.yahoo.com portaalist saada, on abiks funktsioon yahooQF()
• hinnana kasuta tunnust Last Trade (Price Only), sümbolina Symbol, tootlusena Change in Percent, kogusena Volume, kasumina aktsia kohta Earnings/Share, dividendina aktsia kohta Dividend/Share
• ettevõtte sektor, nimi ja aktsiate_arv võta failist aktsiad.csv. Ühenda see alamandmestik Yahoo’st saadud andmestikuga tunnuse symbol alusel (vt?join või ?merge)
• juhime tähelepanu, et tunnus tootlus vajab puhastamist