Kumulativní výnos z investice 1 000 $ do akcií Google vs. Apple II

Apple si vedl lépe než Google za celé sledované období, ale v různých jednoletých úsecích to mohlo být jinak – střídání mezi oběma akciemi mohlo přinést ještě lepší výsledky.

Abys to mohl/a analyzovat, vypočítej kumulativní výnos pro klouzavá jednoletá období a výsledky vykresli do grafu, abyste viděl/a, kdy si každá akcie vedla lépe.

Toto cvičení je součástí kurzu

Manipulace s časovými řadami v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Knihovny pandas jako pd a matplotlib.pyplot jako plt jsou už naimportované. Závěrečné ceny akcií GOOG a AAPL z předchozího cvičení jsou načtené do proměnné data.

Definuj funkci multi_period_return(), která vrátí kumulativní výnos z pole periodických výnosů.
Vypočítej daily_returns tak, že na data aplikuješ metodu .pct_change().
Na daily_returns vytvoř klouzavé okno .rolling() o délce '360D' a pomocí .apply() na něj aplikuj multi_period_returns. Výsledek ulož do rolling_annual_returns.
Vykresli rolling_annual_returns po vynásobení hodnotou 100.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import numpy
import numpy as np

# Define a multi_period_return function
def multi_period_return(period_returns):
    return ____(____)
    
# Calculate daily returns
daily_returns = ____

# Calculate rolling_annual_returns
rolling_annual_returns = ____

# Plot rolling_annual_returns

Upravit a spustit kód