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
Zeitreihen in Python bearbeiten
Anleitung zur Übung
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 diepct_change()von'Close'für 1, 30 bzw. 360 Kalendertage enthalten, und multipliziere jede mit 100. - Plotte das Ergebnis mit
subplots=True.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result