Aktientrend visualisieren

Google Finance hat seine API eingestellt, aber DataReader stellt nun die Datenquelle 'iex' bereit. Wenn du außerhalb der DataCamp-Umgebung mit den Daten arbeiten möchtest, brauchst du ein Konto bei IEX Cloud.

Die wichtigste Änderung in der Funktionalität ist die Beschränkung der Daten auf die letzten fünf Jahre. Das vom DataReader zurückgegebene DataFrame hat dieselben columns, allerdings in Kleinbuchstaben.

Das Paket matplotlib.pyplot ist entscheidend, um Kursverläufe in Python zu visualisieren.

In dieser Übung importierst du Kursdaten für Facebook aus dem Jahr 2016 und zeichnest dann den Schlusskurs für den gesamten Zeitraum! DataReader und date wurden bereits importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Importing and Managing Financial Data in Python

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Anleitung zur Übung

Importiere matplotlib.pyplot als plt.
Setze mit date() die start- und end-Daten auf den 1. Januar 2016 bzw. den 31. Dezember 2016.
Setze ticker auf Facebooks Ticker 'FB' und data_source auf 'iex'.
Erstelle ein DataReader()-Objekt, um die Aktienkurse zu importieren, und weise es stock_prices zu.
Plotte die 'close'-Daten in stock_prices, setze ticker als Titel und zeige das Ergebnis an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import matplotlib.pyplot


# Set start and end dates
start = ____
end = ____

# Set the ticker and data_source
ticker = ____
data_source = ____

# Import the data using DataReader
stock_prices = ____

# Plot close
____

# Show the plot
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen