Den langfristigen Ölpreistrend visualisieren

Im vorherigen Video hast du gelernt, wie man Daten vom Portal Federal Reserve Economic Data (FRED) abruft.

Hier nutzt du diese neue Datenquelle, um den Ölpreistrend der letzten 50 Jahre zu visualisieren, konkret den Spot Crude Oil Price: West Texas Intermediate (WTI). DataReader, date, pandas als pd und matplotlib.pyplot als plt sind bereits importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Importing and Managing Financial Data in Python

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Anleitung zur Übung

Verwende date(), um start auf den 1. Januar 1968 zu setzen, und setze series auf den Seriencode 'WTISPLC'.
Übergib series als Daten, 'fred' als Datenquelle und start als Startdatum an DataReader(). Wechsle die Zuweisung nach oil_price.
Inspiziere oil_price mit .info().
Plotte die oil_price-Serie und zeige sie an, mit dem Titel 'Oil Price'.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Set start date
start = ____

# Set series code
series = 'WTISPLC'

# Import the data
oil_price = DataReader(____, ____, start=____)

# Inspect the price of oil
oil_price.info()

# Plot the price of oil
____

# Show the plot
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen