Visualiza las correlaciones entre los componentes de tu índice
Para entender mejor las características de los componentes de tu índice, puedes calcular las correlaciones de rendimientos.
Usa los precios diarios de las acciones de las empresas de tu índice y muestra un mapa de calor de las correlaciones de los rendimientos diarios.
Este ejercicio forma parte del curso
Manipulación de series temporales en Python
Instrucciones del ejercicio
Ya hemos importado pandas como pd, matplotlib.pyplot como plt y seaborn como sns. También hemos cargado las series históricas de precios de los componentes de tu índice en la variable stock_prices.
- Inspecciona
stock_pricesusando.info(). - Calcula los rendimientos diarios de
stock_pricesy asigna el resultado areturns. - Calcula las correlaciones por pares de
returns, asígnalas acorrelationse imprime el resultado. - Traza un mapa de calor anotado de
seaborncon las correlaciones de rendimientos diarios y el título'Daily Return Correlations'.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Inspect stock_prices here
print(____)
# Calculate the daily returns
returns = ____
# Calculate and print the pairwise correlations
correlations = ____
print(____)
# Plot a heatmap of daily return correlations