Correlaciones de los rendimientos anuales entre varias acciones

En el vídeo has visto cómo calcular correlaciones y visualizar el resultado.

En este ejercicio, te damos los precios históricos de las acciones de Apple (AAPL), Amazon (AMZN), IBM (IBM), WalMart (WMT) y Exxon Mobile (XOM) para los últimos 4.000 días de negociación, desde julio de 2001 hasta finales de mayo de 2017.

Calcularás los rendimientos de cierre de año, las correlaciones por pares entre todas las acciones y visualizarás el resultado como un mapa de calor anotado.

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

Ya hemos importado pandas como pd, seaborn como sns y matplotlib.pyplot como plt. Hemos cargado el precio de cierre diario de las cinco acciones en una variable llamada data.

Inspecciona usando .info().
Aplica .resample() con frecuencia de fin de año (alias: 'A') a data y selecciona el precio .last() de cada subperiodo; asigna esto a annual_prices.
Calcula annual_returns aplicando .pct_change() a annual_prices.
Calcula correlations aplicando .corr() a annual_returns e imprime el resultado.
Visualiza correlations como un sns.heatmap() con anotaciones.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Inspect data here
print(____)

# Calculate year-end prices here
annual_prices = ____

# Calculate annual returns here
annual_returns = ____

# Calculate and print the correlation matrix here
correlations = ____
print(____)

# Visualize the correlations as heatmap here

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