Verwendung von merge_asof() zur Aktienanalyse

Du hast einen Feed mit Aktienkursen, die du aufzeichnest. Du versuchst, den Aktienkurs alle fünf Minuten zu erfassen. Trotz einer gewissen Netzwerklatenz werden dir die Kurse, die du verfolgst, etwa alle fünf Minuten angezeigt. Du rufst deine Kursprotokolle für drei Banken ab: JP Morgan (JPM), Wells Fargo (WFC), und Bank Of America (BAC). Du willst die Kursveränderungen der beiden anderen Banken mit denen von JP Morgan vergleichen. Deshalb musst du diese drei Protokolle in einer Tabelle zusammenführen. Anschließend verwendest du die pandas-Methode .diff(), um die Kursveränderungen im Zeitverlauf zu berechnen. Zu guter Letzt erstellst du ein Diagramm der Kursveränderungen, damit du deine Analyse überprüfen kannst.

Die drei Protokolldateien wurden für dich als Tabellen mit den Namen jpm, wells und bac geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Daten mit pandas verknüpfen

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Anleitung zur Übung

Verwende merge_asof(), um jpm (linke Tabelle) und wells anhand der Spalte date_time zu verknüpfen, wobei die Zeilen mit den nächstgelegenen Zeitangaben verknüpft werden, und gib suffixes=('', '_wells') an. Speichere dies als jpm_wells.
Verwende merge_asof(), um jpm_wells (linke Tabelle) und bac anhand der Spalte date_time zu verknüpfen, wobei die Zeilen mit den am engsten zusammenliegenden Zeitangaben abgeglichen werden, und gib suffixes=('_jpm', '_bac') an. Speichere dies als jpm_wells_bac.
Erstelle ein Diagramm der Schlusskurse von close_jpm, close_wells und close_bac aus price_diffs.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Use merge_asof() to merge jpm and wells
jpm_wells = ____


# Use merge_asof() to merge jpm_wells and bac
jpm_wells_bac = ____


# Compute price diff
price_diffs = jpm_wells_bac.diff()

# Plot the price diff of the close of jpm, wells and bac only
price_diffs.plot(y=[____, ____, ____])
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen