Vizualizace měsíčního průměru, mediánu a směrodatné odchylky výnosů indexu S&P500

Naučil/a ses také, jak z převzorkovaných dat vypočítat různé souhrnné statistiky.

Pojďme toho využít a prozkoumat, jak se v posledních 10 letech vyvíjely měsíční průměr, medián a směrodatná odchylka denních výnosů indexu S&P500.

Toto cvičení je součástí kurzu

Manipulace s časovými řadami v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Jako obvykle jsou za tebe naimportovány pandas jako pd a matplotlib.pyplot jako plt.

Pomocí pd.read_csv() načti soubor 'sp500.csv', nastav DateTimeIndex na základě sloupce 'date' s použitím parse_dates a index_col, výsledek ulož do proměnné sp500 a prohlédni si ho pomocí .info().
Převeď sp500 na pd.Series() pomocí .squeeze() a aplikuj .pct_change() pro výpočet daily_returns.
Pomocí .resample() převzorkuj daily_returns na frekvenci konce měsíce (alias: 'M') a aplikuj .agg() pro výpočet 'mean', 'median' a 'std'. Výsledek ulož do proměnné stats.
Vykresli stats pomocí .plot().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import data here
sp500 = ____

# Calculate daily returns here
daily_returns = ____

# Resample and calculate statistics
stats = ____

# Plot stats here

Upravit a spustit kód