Visualiza la media, mediana y desviación estándar mensuales de los rendimientos del S&P500

También has aprendido a calcular varias estadísticas agregadas a partir de datos re-muestreados.

Usemos esto para explorar cómo han evolucionado en los últimos 10 años la media, la mediana y la desviación estándar mensuales de los rendimientos diarios del S&P500.

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

Como siempre, ya hemos importado pandas como pd y matplotlib.pyplot como plt para ti.

Usa pd.read_csv() para importar 'sp500.csv', define un DateTimeIndex a partir de la columna 'date' usando parse_dates e index_col, asigna el resultado a sp500 y examínalo con .info().
Convierte sp500 en un pd.Series() con .squeeze() y aplica .pct_change() para calcular daily_returns.
.resample() daily_returns a frecuencia de fin de mes (alias: 'M') y aplica .agg() para calcular 'mean', 'median' y 'std'. Asigna el resultado a stats.
.plot() stats.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import data here
sp500 = ____

# Calculate daily returns here
daily_returns = ____

# Resample and calculate statistics
stats = ____

# Plot stats here

Editar y ejecutar código