1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Kvantitativní řízení rizik v Pythonu
Connected

cvičení

Převzorkování frekvencí – základy

Modely rizikových faktorů často pracují s daty různých frekvencí. Typickým příkladem je kombinace čtvrtletních makroekonomických dat (ceny, míra nezaměstnanosti atd.) s finančními daty, která mají obvykle denní (nebo i kratší) frekvenci. Aby bylo možné oba zdroje dat použít ve stejném modelu, je třeba data s vyšší frekvencí převzorkovat na nižší frekvenci.

Objekty DataFrame a Series v Pandas mají vestavěnou metodu .resample(), která určuje cílovou (nižší) frekvenci. Tuto metodu zřetězíš s metodou pro výpočet statistiky v novém frekvenčním období – například .mean() pro průměr nebo .min() pro minimum.

V tomto cvičení si procvičíš převod denních dat returns na týdenní a čtvrtletní frekvenci.

Pokyny

100 XP
  • Převeď returns na čtvrtletní průměrnou frekvenci jako returns_q pomocí metod .resample() a .mean().
  • Prohlédni si záhlaví returns_q – všimni si, že metoda .resample() se postará o datový index za tebe.
  • Teď převeď returns na týdenní minimální frekvenci jako returns_w pomocí metody .min().
  • Prohlédni si záhlaví returns_w.