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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

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Instructions de l’exercice

  • Calculez la variation en pourcentage quotidienne à partir du prix Close et enregistrez-la dans une nouvelle colonne nommée daily_return.
  • Tracez un histogramme de daily_return en 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()
Modifier et exécuter le code