Grafica los rendimientos
Por último, vamos a graficar el rendimiento de nuestra cartera generada con Machine Learning frente a simplemente mantener el SPY. Esto nos servirá para evaluar si nuestras predicciones funcionan bien o no.
Como ya tenemos creados algo_cash y spy_cash, lo único que necesitamos es pasarlos a plt.plot() para mostrarlos. También estableceremos la etiqueta de los conjuntos de datos con label en plt.plot() y mostraremos la leyenda con legend.
Este ejercicio forma parte del curso
Machine Learning para finanzas con Python
Instrucciones del ejercicio
- Usa
plt.plot()para graficaralgo_cash(con la etiqueta'algo') yspy_cash(con la etiqueta'SPY'). - Usa
plt.legend()para mostrar la leyenda.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Plot the algo_cash and spy_cash to compare overall returns
plt.plot(____, ____)
plt.plot(spy_cash, label='SPY')
____ # show the legend
plt.show()