Tracer un histogramme des rendements
Comme personne qui fait du trading, il est important d'analyser le profil de rendement d'un actif, par exemple les écarts de variation de prix, les distributions de rendements, etc. Au fil des ans, les admirateurs de Tesla et les vendeurs à découvert ont tour à tour parié pour ou contre l'action Tesla de façon marquée, ce qui a mené à une forte volatilité du cours. Vous disposez de données historiques quotidiennes sur le prix de Tesla et souhaitez vérifier ce phénomène.
Les données boursières ont été préchargées dans tsla_data, et matplotlib.pyplot a été importé sous le nom plt. D'autres personnalisations du graphique, comme un titre et des étiquettes d'axes, vous sont déjà fournies.
Cette activité fait partie du cours
Négociation financière en Python
Instructions de l’exercice
- Calculez la variation en pourcentage quotidienne à partir du prix
Closeet enregistrez-la dans une nouvelle colonne nomméedaily_return. - Tracez un histogramme de
daily_returnen fixant le nombre de classes (bins) à 100.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate daily returns
tsla_data['daily_return'] = tsla_data['____'].____() * 100
# Plot the histogram
tsla_data['____'].____(____, color='red')
plt.ylabel('Frequency')
plt.xlabel('Daily return')
plt.title('Daily return histogram')
plt.show()