Manual de remuestreo de frecuencia
Los modelos de factores de riesgo suelen basarse en datos con frecuencias diferentes. Un ejemplo típico es utilizar datos macroeconómicos trimestrales, como precios, tasas de desempleo, etc., con datos financieros, que a menudo son diarios (o incluso intradiarios). Para utilizar ambas fuentes de datos en el mismo modelo, hay que volver a muestrear los datos de mayor frecuencia para que coincidan con los datos de menor frecuencia.
Los objetos Pandas DataFrame y Series tienen un método .resample() integrado que especifica la frecuencia inferior. Este método se encadena con un método para crear el estadístico de frecuencia más baja, como .mean() para la media de los datos dentro del nuevo periodo de frecuencia, o .min() para el mínimo de los datos.
En este ejercicio practicarás la conversión de datos diarios de returns a frecuencia semanal y trimestral.
Este ejercicio forma parte del curso
Gestión cuantitativa de riesgos en Python
Instrucciones de ejercicio
- Convierte
returnsareturns_qmedias de frecuencia trimestral utilizando los métodos.resample()y.mean(). - Examina el encabezado de
returns_q, observando que el método.resample()se encarga del índice de fechas por ti. - Ahora convierte
returnsareturns_wmínimas de frecuencia semanal, utilizando el método.min(). - Examina el encabezado de
returns_w.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Convert daily returns to quarterly average returns
returns_q = returns.____('Q').____
# Examine the beginning of the quarterly series
print(returns_q.____)
# Now convert daily returns to weekly minimum returns
returns_w = ____.resample('W').____
# Examine the beginning of the weekly series
print(returns_w.____)