Kumulierte Rendite auf 1.000 $ in google vs apple II investiert

Apple hat über den gesamten Zeitraum besser abgeschnitten als Google, aber über verschiedene 1‑Jahres‑Teilzeiträume könnte das anders gewesen sein, sodass ein Wechsel zwischen den beiden Aktien sogar ein noch besseres Ergebnis gebracht haben könnte.

Um das zu analysieren, berechne die kumulierte Rendite für rollierende 1‑Jahres‑Zeiträume und visualisiere dann die Renditen, um zu sehen, wann welche Aktie überlegen war.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Zeitreihen in Python bearbeiten

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

Wir haben pandas bereits als pd und matplotlib.pyplot als plt importiert. Außerdem haben wir die Schlusskurse von GOOG und AAPL aus der letzten Übung in data geladen.

Definiere eine Funktion multi_period_return(), die die kumulierte Rendite aus einem Array von Periodenrenditen zurückgibt.
Berechne daily_returns, indem du .pct_change() auf data anwendest.
Erzeuge ein .rolling()-Fenster von '360D' auf daily_returns und .apply() multi_period_returns. Weise das Ergebnis rolling_annual_returns zu.
Plotte rolling_annual_returns, nachdem du es mit 100 multipliziert hast.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import numpy
import numpy as np

# Define a multi_period_return function
def multi_period_return(period_returns):
    return ____(____)
    
# Calculate daily returns
daily_returns = ____

# Calculate rolling_annual_returns
rolling_annual_returns = ____

# Plot rolling_annual_returns

Code bearbeiten und ausführen