Introduction to casabourse

Introduction

Casabourse est un R package qui permet d’obtenir des données à temps réel de la bourse de Casablanca. L’objectif est de faciliter l’accès aux données à tous les utilisateurs du langage de programmation R. Ce package comporte une diversité de données accessibles juste par appel de fonction.

La fonction tickers()

Cette fonction ne prend aucun argument et retourne une table de données associant chaque entreprise à un ticker. Il est important de visualiser les tickers. En effet, ils sont utilisés par les autres fonctions du package pour représenter les entreprises auxquelles ils correspondent.

#>Affichage des tickers
tickers()
#>     tick     codeisin
#> 1   MASI         MASI
#> 2    ADH MA0000011512
#> 3    AFM MA0000012296
#> 4    AFI MA0000012114
#> 5    GAZ MA0000010951
#> 6    AGM MA0000010944
#> 7    ADI MA0000011819
#> 8    ALM MA0000010936
#> 9    ARD MA0000012460
#> 10   ATL MA0000011710
#> 11   ATW MA0000012445
#> 12   ATH MA0000010969
#> 13   NEJ MA0000011009
#> 14   BAL MA0000011991
#> 15   BOA MA0000012437
#> 16   BCP MA0000011884
#> 17   BCI MA0000010811
#> 18   CRS MA0000011868
#> 19   CDM MA0000010381
#> 20   CDA MA0000012049
#> 21   CIH MA0000011454
#> 22   CMA MA0000010506
#> 23   CMT MA0000011793
#> 24   COL MA0000011934
#> 25   CSR MA0000012247
#> 26   CTM MA0000010340
#> 27   DRI MA0000011421
#> 28   DLM MA0000011777
#> 29   DHO MA0000011850
#> 30   DIS MA0000010639
#> 31   DWY MA0000011637
#> 32   NKL MA0000011942
#> 33   EQD MA0000010357
#> 34   FBR MA0000011587
#> 35   HPS MA0000011611
#> 36   IBC MA0000011132
#> 37   IMO MA0000012387
#> 38   INV MA0000011579
#> 39   JET MA0000012080
#> 40   LBV MA0000011801
#> 41   LHM MA0000012320
#> 42   LES MA0000012031
#> 43   LYD MA0000011439
#> 44   M2M MA0000011678
#> 45   MOX MA0000010985
#> 46   MAB MA0000011215
#> 47   MNG MA0000011058
#> 48   MLE MA0000010035
#> 49   IAM MA0000011488
#> 50   MDP MA0000011447
#> 51   MIC MA0000012163
#> 52   MUT MA0000012395
#> 53   NEX MA0000011140
#> 54   OUL MA0000010415
#> 55   PRO MA0000011660
#> 56   REB MA0000010993
#> 57   RDS MA0000012239
#> 58 RISMA MA0000011462
#> 59   S2M MA0000012106
#> 60   SAH MA0000012007
#> 61   SLF MA0000011744
#> 62   SAM MA0000010803
#> 63   SMI MA0000010068
#> 64   SNA MA0000011843
#> 65   SNP MA0000011728
#> 66   MSA MA0000012312
#> 67   SID MA0000010019
#> 68   SOT MA0000012502
#> 69   SRM MA0000011595
#> 70   SBM MA0000010365
#> 71   STR MA0000012056
#> 72   TQM MA0000012205
#> 73   TIM MA0000011686
#> 74   TMA MA0000012262
#> 75   UMR MA0000012023
#> 76   WAA MA0000010928
#> 77   ZDJ MA0000010571
#> 78   TGC MA0000012528

La fonction msi20.data()

C’est une fonction permettant de télécharger les données de l’indice MSI20. Elle renvoie une table de données.

msi20 <- msi20.data() #>affection de la table MSI20 a la variable ms
msi20 #>afichage des premiers elements de la table
#> # A tibble: 20 × 6
#>    Libellé              Place      Cours Quantité `Var.(%)` Date  
#>    <chr>                <chr>      <dbl>    <dbl> <chr>     <time>
#>  1 ATLANTASANAD         Casablanca  1315     1181 -0,38     15:30 
#>  2 ATTIJARIWAFA BANK    Casablanca   445    11034 +0,34     15:36 
#>  3 BANK OF AFRICA       Casablanca   180     4220 0         15:30 
#>  4 BCP                  Casablanca  2599    13612 +0,74     15:30 
#>  5 CIMENTS DU MAROC     Casablanca  1600      394 -0,31     15:37 
#>  6 COSUMAR              Casablanca   225    37106 0         15:19 
#>  7 DISWAY               Casablanca   736       79 +0,82     15:30 
#>  8 DOUJA PROM ADDOHA    Casablanca   821    39070 +0,12     15:36 
#>  9 HPS                  Casablanca  6020        1 -1,31     09:43 
#> 10 ITISSALAT AL-MAGHRIB Casablanca 12135    59895 -0,53     15:30 
#> 11 LABEL VIE            Casablanca  4620       92 +0,43     15:15 
#> 12 LAFARGEHOLCIM MAROC  Casablanca  1760       53 0         15:19 
#> 13 MANAGEM              Casablanca  2021       30 -0,93     15:32 
#> 14 MICRODATA            Casablanca   542        7 +1,31     14:30 
#> 15 MUTANDIS SCA         Casablanca   230     6225 0         15:39 
#> 16 SMI                  Casablanca  1465       20 +4,57     09:30 
#> 17 SNEP                 Casablanca   829     1003 -1,64     15:32 
#> 18 SODEP-Marsa Maroc    Casablanca   260     6711 0         15:39 
#> 19 SONASID              Casablanca  7575      120 +1,54     15:35 
#> 20 TAQA MOROCCO         Casablanca  1184      261 +1,20     15:30

La fonction masi.data()

C’est une fonction permettant de télécharger les données de l’indice MASI. Elle renvoie une table de données.

#>Affichage des données de MASI
ms <- masi.data() #>affection de la table MASI a la variable ms
head(ms) #>afichage des premiers elements de la table
#> # A tibble: 6 × 8
#>   `Code Isin`  Instrument           `Nombre de titres` Cours    `Facteur flott…`
#>   <chr>        <chr>                <chr>              <chr>    <chr>           
#> 1 MA0000012445 ATTIJARIWAFA BANK    215 140 839,00     443,50   0,30            
#> 2 MA0000011488 ITISSALAT AL-MAGHRIB 879 095 340,00     122,00   0,20            
#> 3 MA0000012320 LAFARGEHOLCIM MAR    23 431 240,00      1 760,00 0,30            
#> 4 MA0000011884 BCP                  203 312 473,00     258,00   0,20            
#> 5 MA0000012437 BANK OF AFRICA       205 606 648,00     180,00   0,25            
#> 6 MA0000012247 COSUMAR              94 487 143,00      225,00   0,40            
#> # … with 3 more variables: `Facteur de plafonnement` <chr>,
#> #   `Capitalisation flottante` <chr>, Poids <chr>

La fonction daily.data(“ticker”, “from”, “to”) :

Comme son nom l’indique, cette fonction renvoie les cours journaliers d’un titre entre deux dates données par l’utilisateur. Elle reçoit trois arguments : * ticker : qui correspond au ticker du titre qui nous intéresse ( pour rappelle vous pouvez connaitre tous les tickers des titres grâce à la fonction tickers() ) * from : représente la date de début de collecte de données. Cet argument est du type ‘’jour-mois-année’’. * to : représente la date d’arrêt de collecte de données. Cet argument est du type ‘’jour-mois-année’’. NB : Les week-end ne sont pas pris en compte lors du téléchargement des données et en plus Il est important de mettre chaque argument entre des doubles quotes( ’’ ’’)

#>Affichage des cours journaliers de ATTIJARIWAFA BANK entre 01 janvier 2017 et le 14 decembre 2021
daily.data("ATW","01-01-2017","14-12-2021") #>affection de la table a la variable atw
#>            Date    ATW
#> 1    2017-08-15 446.10
#> 2    2017-08-16 449.50
#> 3    2017-08-17 449.00
#> 4    2017-08-18 443.00
#> 5    2017-08-22 437.00
#> 6    2017-08-23 437.00
#> 7    2017-08-24 437.00
#> 8    2017-08-25 437.05
#> 9    2017-08-28 438.60
#> 10   2017-08-29 443.00
#> 11   2017-08-30 450.00
#> 12   2017-08-31 450.00
#> 13   2017-09-04 450.00
#> 14   2017-09-05 455.00
#> 15   2017-09-06 453.00
#> 16   2017-09-07 465.00
#> 17   2017-09-08 467.00
#> 18   2017-09-11 478.00
#> 19   2017-09-12 480.05
#> 20   2017-09-13 484.95
#> 21   2017-09-14 480.00
#> 22   2017-09-15 475.00
#> 23   2017-09-18 474.80
#> 24   2017-09-19 469.00
#> 25   2017-09-20 460.00
#> 26   2017-09-21 460.05
#> 27   2017-09-25 467.00
#> 28   2017-09-26 473.00
#> 29   2017-09-27 472.50
#> 30   2017-09-28 474.00
#> 31   2017-09-29 465.00
#> 32   2017-10-02 470.00
#> 33   2017-10-03 470.25
#> 34   2017-10-04 480.00
#> 35   2017-10-05 480.00
#> 36   2017-10-06 476.25
#> 37   2017-10-09 476.25
#> 38   2017-10-10 476.25
#> 39   2017-10-11 477.00
#> 40   2017-10-12 475.00
#> 41   2017-10-13 477.00
#> 42   2017-10-16 473.05
#> 43   2017-10-17 473.00
#> 44   2017-10-18 478.00
#> 45   2017-10-19 474.15
#> 46   2017-10-20 473.00
#> 47   2017-10-23 473.60
#> 48   2017-10-24 477.90
#> 49   2017-10-25 474.00
#> 50   2017-10-26 474.00
#> 51   2017-10-27 473.00
#> 52   2017-10-30 473.05
#> 53   2017-10-31 473.00
#> 54   2017-11-01 473.00
#> 55   2017-11-02 473.00
#> 56   2017-11-03 473.00
#> 57   2017-11-07 473.00
#> 58   2017-11-08 474.00
#> 59   2017-11-09 475.00
#> 60   2017-11-10 476.10
#> 61   2017-11-13 479.90
#> 62   2017-11-14 482.05
#> 63   2017-11-15 485.00
#> 64   2017-11-16 485.00
#> 65   2017-11-17 482.50
#> 66   2017-11-20 481.00
#> 67   2017-11-21 484.00
#> 68   2017-11-22 481.00
#> 69   2017-11-23 481.00
#> 70   2017-11-24 482.90
#> 71   2017-11-27 497.00
#> 72   2017-11-28 497.05
#> 73   2017-11-29 500.50
#> 74   2017-11-30 495.00
#> 75   2017-12-04 490.00
#> 76   2017-12-05 484.90
#> 77   2017-12-06 475.00
#> 78   2017-12-07 479.10
#> 79   2017-12-08 480.00
#> 80   2017-12-11 476.60
#> 81   2017-12-12 488.00
#> 82   2017-12-13 482.00
#> 83   2017-12-14 486.00
#> 84   2017-12-15 486.00
#> 85   2017-12-18 483.95
#> 86   2017-12-19 480.50
#> 87   2017-12-20 478.15
#> 88   2017-12-21 477.30
#> 89   2017-12-22 470.00
#> 90   2017-12-25 470.00
#> 91   2017-12-26 476.20
#> 92   2017-12-27 481.00
#> 93   2017-12-28 481.00
#> 94   2017-12-29 484.00
#> 95   2018-01-02 481.00
#> 96   2018-01-03 490.00
#> 97   2018-01-04 490.00
#> 98   2018-01-05 497.85
#> 99   2018-01-08 492.00
#> 100  2018-01-09 496.05
#> 101  2018-01-10 500.00
#> 102  2018-01-12 500.10
#> 103  2018-01-15 508.00
#> 104  2018-01-16 500.00
#> 105  2018-01-17 500.00
#> 106  2018-01-18 500.00
#> 107  2018-01-19 500.00
#> 108  2018-01-22 505.00
#> 109  2018-01-23 500.00
#> 110  2018-01-24 501.00
#> 111  2018-01-25 509.30
#> 112  2018-01-26 507.90
#> 113  2018-01-29 503.60
#> 114  2018-01-30 507.70
#> 115  2018-01-31 500.00
#> 116  2018-02-01 500.40
#> 117  2018-02-02 502.50
#> 118  2018-02-05 500.00
#> 119  2018-02-06 498.00
#> 120  2018-02-07 488.00
#> 121  2018-02-08 495.00
#> 122  2018-02-09 492.50
#> 123  2018-02-12 490.00
#> 124  2018-02-13 503.90
#> 125  2018-02-14 495.00
#> 126  2018-02-15 497.10
#> 127  2018-02-16 501.00
#> 128  2018-02-19 502.00
#> 129  2018-02-20 500.00
#> 130  2018-02-21 503.70
#> 131  2018-02-22 508.00
#> 132  2018-02-23 514.00
#> 133  2018-02-26 504.30
#> 134  2018-02-27 507.80
#> 135  2018-02-28 507.80
#> 136  2018-03-01 509.80
#> 137  2018-03-02 509.40
#> 138  2018-03-05 512.00
#> 139  2018-03-06 511.40
#> 140  2018-03-07 510.00
#> 141  2018-03-08 511.90
#> 142  2018-03-09 512.00
#> 143  2018-03-12 513.60
#> 144  2018-03-13 510.00
#> 145  2018-03-14 510.00
#> 146  2018-03-15 510.00
#> 147  2018-03-16 509.00
#> 148  2018-03-19 509.00
#> 149  2018-03-20 507.90
#> 150  2018-03-21 500.00
#> 151  2018-03-22 500.00
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#> 153  2018-03-26 500.00
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#> 1055 2021-11-19 487.30
#> 1056 2021-11-22 487.00
#> 1057 2021-11-23 487.00
#> 1058 2021-11-24 489.00
#> 1059 2021-11-25 487.45
#> 1060 2021-11-26 480.00
#> 1061 2021-11-29 474.00
#> 1062 2021-11-30 473.00
#> 1063 2021-12-01 480.00
#> 1064 2021-12-02 486.00
#> 1065 2021-12-03 487.90
#> 1066 2021-12-06 480.50
#> 1067 2021-12-07 485.00
#> 1068 2021-12-08 487.00
#> 1069 2021-12-09 487.00
#> 1070 2021-12-10 487.00
#> 1071 2021-12-13 482.10
#> 1072 2021-12-14 483.50

La fonction get_info(ticker)

Elle permet d’obtenir des informations rapides sur une entreprise.

get_info('ATW')

La fonction bySector() :

Elle renvoie une table contenant des données par secteur d’activités. Elle est une fonction sans argument.

#>Afichage des données par secteur d'activité
bySector()
#> # A tibble: 23 × 4
#>    Secteur                                 Valeur    `Var %` `Var % 31/12`
#>    <chr>                                   <chr>     <chr>   <chr>        
#>  1 SYLVICULTURE & PAPIER                   41,81     1,97 %  40,25 %      
#>  2 ELECTRICITE                             2 645,81  1,20 %  12,76 %      
#>  3 PETROLE & GAZ                           20 241,82 1,14 %  -5,76 %      
#>  4 PARTICIPATION ET PROMOTION IMMOBILIERES 3 265,21  0,80 %  -4,99 %      
#>  5 DISTRIBUTEURS                           43 787,47 0,52 %  -8,45 %      
#>  6 ASSURANCES                              4 974,06  0,49 %  -9,92 %      
#>  7 BANQUES                                 12 982,59 0,35 %  -7,97 %      
#>  8 BOISSONS                                15 140,20 -       -5,54 %      
#>  9 AGROALIMENTAIRE / PRODUCTION            32 907,80 -       -11,14 %     
#> 10 SERVICES AUX COLLECTIVITES              1 067,29  -       8,52 %       
#> # … with 13 more rows

La fonction instruments() :

Elle est sans argument et nous donne les informations sur les instruments financiers du marché, telles que le code ISIN, le compartiment, le nombre de titres etc.

#>Afichage les instruments financiers du marché
instruments()
#> # A tibble: 76 × 5
#>    `Code ISIN`  `Libelle instru…` `Secteur/Catég…` Compartiment `Nombre de tit…`
#>    <chr>        <chr>             <chr>            <chr>        <chr>           
#>  1 MA0000012296 AFMA              ACTIONS 1ERE LI… Principal B  1000000         
#>  2 MA0000012114 AFRIC INDUSTRIES… ACTIONS 1ERE LI… Principal B  291500          
#>  3 MA0000010951 AFRIQUIA GAZ      ACTIONS 1ERE LI… Principal A  3437500         
#>  4 MA0000010944 AGMA              ACTIONS 1ERE LI… Alternatif A 200000          
#>  5 MA0000011819 ALLIANCES         ACTIONS 1ERE LI… Principal B  22078588        
#>  6 MA0000010936 ALUMINIUM DU MAR… ACTIONS 1ERE LI… Principal B  465954          
#>  7 MA0000012460 ARADEI CAPITAL    ACTIONS 1ERE LI… Principal F  10645783        
#>  8 MA0000011710 ATLANTASANAD      ACTIONS 1ERE LI… Principal A  60283595        
#>  9 MA0000012445 ATTIJARIWAFA BANK ACTIONS 1ERE LI… Principal A  215140839       
#> 10 MA0000010969 AUTO HALL         ACTIONS 1ERE LI… Principal A  50294528        
#> # … with 66 more rows

La classe de fonctions today. :

C’est une classe de fonctions permettant d’obtenir des informations de la date d’aujourd’hui. Nous pouvons y trouver les fonctions suivantes :

today.prizelist(“up_or_down”) : reçoit ‘’up’’ ou ‘’down’’ et renvoie respectivement une table de palmarès de hausse ou de baisse des cours des instruments du marché

#>Afichage du palmares de hausse des cours de la journée
today.prizelist('up')
#> # A tibble: 38 × 7
#>    Nom          Cours `1 sem. perf.%` `Max 1 sem.` `Min 1 sem.` `Quantité 1 se…`
#>    <chr>        <chr> <chr>           <chr>        <chr>        <chr>           
#>  1 Med Paper P  30,49 +17,27%         31,40        24,94        117 629,00      
#>  2 PROMOPHARM   1 07… +10,03%         1 075,00     977,00       17,00           
#>  3 Ennakl N     32,94 +7,65%          33,00        30,60        4 251,00        
#>  4 Colorado P   50,22 +6,04%          51,50        45,14        16 970,00       
#>  5 Alliances P  64,80 +5,87%          65,30        57,10        170 698,00      
#>  6 EQDOM P      1 17… +5,77%          1 174,00     1 110,00     22,00           
#>  7 S2M P        200,… +4,17%          200,00       190,00       1 595,00        
#>  8 Afric Indus. 379,… +4,12%          382,00       364,00       407,00          
#>  9 Sanlam Maro… 1 30… +4,00%          1 360,00     1 243,00     2 338,00        
#> 10 DISWAY P     736,… +3,66%          768,90       700,50       12 909,00       
#> # … with 28 more rows, and 1 more variable: `Volume 1 sem.` <chr>

today.market() : est sans argument et renvoie le cours actuel des instruments financier ainsi que leurs variations, leurs cours à l’ouverture, leurs max etc.

#>Affichage des données du marché d'aujourd'hui
today.market()
#> # A tibble: 76 × 9
#>    Valeur    `Date/Heure` Ouverture Cours `Variation %` Quantité Volume `+ Haut`
#>    <chr>     <chr>        <chr>     <chr> <chr>         <chr>    <chr>  <chr>   
#>  1 Addoha    15:30:11     8,24      8,21  +0,12%        39 070   320 1… 8,29    
#>  2 AFMA      15:30:37     1 500,00  1 50… +1,42%        1        1 500… 1 500,00
#>  3 Afric In… 15:30:30     379,00    379,… 0,00%         5        1 895… 379,00  
#>  4 Afriquia… 15:30:39     4 996,00  4 99… +1,96%        10       49 96… 4 996,00
#>  5 Agma      14:30:47     5 600,00  5 60… 0,00%         30       168 0… 5 600,00
#>  6 Alliances 15:30:11     64,50     64,80 +1,58%        51 803   3 342… 65,30   
#>  7 Aluminiu… 15:30:25     1 557,00  1 59… +0,06%        30       47 88… 1 599,00
#>  8 Aradei C… 15:30:43     445,90    445,… +0,20%        152      67 76… 445,90  
#>  9 ATLANTAS… 15:30:42     127,80    131,… -0,38%        1 181    155 0… 131,95  
#> 10 Attijari… 15:30:46     444,00    445,… +0,34%        11 034   4 889… 445,00  
#> # … with 66 more rows, and 1 more variable: `+ Bas` <chr>

today.transactions() : permet d’obtenir une table des transactions de la journée. Elle est une fonction sans argument.

#>Affichages des transactions de la journée
today.transactions()
#> # A tibble: 50 × 5
#>    Heure    `Insturment financier`  Cours  Quantité Volume    
#>    <chr>    <chr>                   <chr>  <chr>    <chr>     
#>  1 15:39:41 SODEP-Marsa Maroc       260,00 84,00    21 840,00 
#>  2 15:39:41 DELATTRE LEVIVIER MAROC 55,00  13,00    715,00    
#>  3 15:39:32 MUTANDIS SCA            230,00 454,00   104 420,00
#>  4 15:39:10 MUTANDIS SCA            230,00 177,00   40 710,00 
#>  5 15:39:07 MUTANDIS SCA            230,00 1 054,00 242 420,00
#>  6 15:38:49 ALLIANCES               64,80  23,00    1 490,40  
#>  7 15:38:49 ALLIANCES               64,80  12,00    777,60    
#>  8 15:38:45 DELATTRE LEVIVIER MAROC 55,00  2,00     110,00    
#>  9 15:38:34 MUTANDIS SCA            230,00 2 000,00 460 000,00
#> 10 15:37:53 DELATTRE LEVIVIER MAROC 55,00  242,00   13 310,00 
#> # … with 40 more rows

Exemples d’utilisations de la library(casabourse) :

Nous allons tracer la courbe de variations des cours des titres de Attijariwafa Bank et de la Banque Populaire du Maroc entre le début de l’année 2020 et le 15 décembre 2021.

#>lecture des donnees de Attijariwafa Bank
atw <- daily.data(ticker = "ATW", from = "01-01-2020", to = "15-12-2021")
#>lecture des donnees de la Banque Populaire du Maroc
bcp <- daily.data(ticker = "BCP", from = "01-01-2020", to = "15-12-2021")