Comparar el rendimiento del índice con el benchmark II

El siguiente paso para analizar el rendimiento de tu índice es compararlo con un benchmark.

En el vídeo, hemos usado el S&P 500 como benchmark. También puedes usar el Dow Jones Industrial Average, que contiene las 30 mayores acciones, y sería un benchmark razonable para las empresas más grandes de todos los sectores en los tres mercados.

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

Ya hemos importado numpy como np, pandas como pd, matplotlib.pyplot como plt por ti. También hemos cargado tu índice y el Dow Jones Industrial Average (normalizado) en una variable llamada data.

Inspecciona data e imprime las primeras cinco filas.
Define una función multi_period_return que tome como entrada un array de numpy con rentabilidades por período y devuelva la rentabilidad total del período. Usa la fórmula del vídeo: suma 1 a la entrada, pasa el resultado a np.prod(), resta 1 y multiplica por 100.
Crea una ventana .rolling() de longitud '360D' a partir de data y aplica multi_period_return. Asígnalo a rolling_return_360.
Grafica rolling_return_360 usando el title 'Rolling 360D Return'.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Inspect data
print(____)
print(____)

# Create multi_period_return function here
def multi_period_return(r):
    return (____) * 100

# Calculate rolling_return_360
rolling_return_360 = data.pct_change().____

# Plot rolling_return_360 here

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