Ein Rendite-Histogramm plotten
Als Trader ist es wichtig, das Renditeprofil eines Assets zu analysieren, z. B. Bereiche von Kursänderungen, Renditeverteilungen usw. Über die Jahre haben Tesla-Fans und Shortseller stark auf steigende bzw. fallende Tesla-Aktien gesetzt, was zu volatilen Kursen geführt hat. Du hast historische tägliche Kursdaten von Tesla und willst dieses Phänomen überprüfen.
Die Kursdaten wurden in tsla_data vorgeladen, und matplotlib.pyplot wurde als plt importiert. Zusätzliche Anpassungen am Plot wie ein Titel und Achsenbeschriftungen wurden bereits für dich vorbereitet.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Finanzhandel mit Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Berechne die tägliche prozentuale Veränderung mit dem
Close-Preis und speichere sie in einer neuen Spalte namensdaily_return. - Zeichne ein Histogramm von
daily_returnund setze die Anzahl der Bins (bins) auf 100.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate daily returns
tsla_data['daily_return'] = tsla_data['____'].____() * 100
# Plot the histogram
tsla_data['____'].____(____, color='red')
plt.ylabel('Frequency')
plt.xlabel('Daily return')
plt.title('Daily return histogram')
plt.show()