Mehrperiodige Renditen plotten

Die letzte Zeitreihenmethode aus dem Video war .pct_change(). Lass uns diese Funktion nutzen, um Renditen für verschiedene Kalendertags-Perioden zu berechnen und das Ergebnis zu plotten, um die unterschiedlichen Muster zu vergleichen.

Wir verwenden Google-Aktienkurse aus den Jahren 2014–2016.

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 importiert. Außerdem haben wir die 'GOOG'-Aktienkurse für die Jahre 2014–2016 geladen, die Frequenz auf kalendertäglich gesetzt und das Ergebnis google zugewiesen.

Erstelle die Spalten 'daily_return', 'monthly_return' und 'annual_return', die die pct_change() von 'Close' für 1, 30 bzw. 360 Kalendertage enthalten, und multipliziere jede mit 100.
Plotte das Ergebnis mit subplots=True.

Interaktive praktische Übung

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

# Create daily_return
google['daily_return'] = ____

# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____

# Create annual_return
google['annual_return'] = ____

# Plot the result

Code bearbeiten und ausführen