Trazado de rentabilidades multiperíodo
El último método de series temporales que ha conocido en el vídeo ha sido .pct_change(). Utilicemos esta función para calcular los rendimientos de varios periodos de días naturales, y tracemos el resultado para comparar los distintos patrones.
Utilizaremos los precios de las acciones de Google entre 2014 y 2016.
Este ejercicio forma parte del curso
Manipulación de datos de series temporales en Python
Instrucciones de ejercicio
Ya hemos importado pandas como pd, y matplotlib.pyplot como plt. También hemos cargado 'GOOG' cotizaciones bursátiles de los años 2014-2016, hemos establecido la frecuencia en diaria de calendario y hemos asignado el resultado a google.
- Cree las columnas
'daily_return','monthly_return', y'annual_return'que contienen lospct_change()de'Close'para 1, 30 y 360 días naturales, respectivamente, y multiplique cada una por 100. - Trace el resultado utilizando
subplots=True.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result