Zeitreihen der Marktkapitalisierung erstellen

Du kannst jetzt die Anzahl der Aktien nutzen, um aus der historischen Kurszeitreihe die gesamte Marktkapitalisierung für jede Komponente und jeden Handelstag zu berechnen.

Das Ergebnis ist die zentrale Grundlage, um den wertgewichteten Aktienindex zu konstruieren, den du in der nächsten Übung fertigstellst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Zeitreihen in Python bearbeiten</Kurs>

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Übungsanweisungen

Wir haben pandas bereits als pd und matplotlib.pyplot als plt für dich importiert. Außerdem haben wir die Variablen components und stock_prices erstellt, mit denen du in den letzten Übungen gearbeitet hast.

Wähle die 'Number of Shares' aus components, weise sie no_shares zu und gib das Ergebnis in der Standardreihenfolge (aufsteigend) sortiert aus.
Multipliziere stock_prices mit no_shares, um eine Zeitreihe der Marktkapitalisierung pro Ticker zu erzeugen, und weise sie market_cap zu.
Wähle die erste und die letzte Zeile von market_cap aus und weise sie first_value bzw. last_value zu.
Verwende pd.concat(), um first_value und last_value entlang axis=1 zu verketten, und stelle das Ergebnis als horizontales Balkendiagramm dar.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Select the number of shares
no_shares = ____
print(____)

# Create the series of market cap per ticker
market_cap = ____

# Select first and last market cap here
first_value = ____
last_value = ____


# Concatenate and plot first and last market cap here

Code bearbeiten und ausführen