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Compare la tasa de crecimiento trimestral GDP y la rentabilidad de las acciones

Con su nueva habilidad para reducir la muestra y agregar series temporales, puede comparar series de precios de acciones de mayor frecuencia con series temporales económicas de menor frecuencia.

Como primer ejemplo, comparemos la tasa de crecimiento trimestral de GDP con la tasa de rendimiento trimestral del índice Dow Jones Industrial (remuestreado) de 30 grandes valores US.

GDP Al principio de cada trimestre se informa del crecimiento del trimestre anterior. Para calcular los rendimientos bursátiles coincidentes, se remuestreará el índice bursátil a la frecuencia de inicio trimestral utilizando el alias 'QS', y se agregará utilizando las observaciones de .first().

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de datos de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

Como de costumbre, hemos importado pandas como pd y matplotlib.pyplot como plt para usted.

  • Utilice pd.read_csv() para importar 'gdp_growth.csv' y 'djia.csv', para ambos establezca un DateTimeIndex basado en la columna 'date' utilizando parse_dates y index_col, y asigne los resultados a gdp_growth y djia respectivamente, luego inspeccione utilizando .info().
  • Remuestree djia utilizando el alias de frecuencia 'QS', agregue utilizando .first(), y asigne a djia_quarterly.
  • Aplique .pct_change() a djia_quarterly y .mul() por 100 para obtener djia_quarterly_return.
  • Utilice pd.concat() para concatenar gdp_growth y djia_quarterly_return a lo largo de axis=1, y asigne a data. Cambie el nombre de las columnas utilizando .columns y las nuevas etiquetas 'gdp' y 'djia', a continuación .plot() los resultados.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Import and inspect gdp_growth here
gdp_growth = ____


# Import and inspect djia here
djia = ____


# Calculate djia quarterly returns here 
djia_quarterly = ____
djia_quarterly_return = ____

# Concatenate, rename and plot djia_quarterly_return and gdp_growth here 
data = ____



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