Visualiser la tendance d'un cours boursier

Google Finance a abandonné son API, mais DataReader rend maintenant disponible la source de données 'iex'. Pour expérimenter avec les données à l'extérieur de l'environnement DataCamp, vous aurez besoin d'un compte IEX Cloud.

Le changement le plus important à la fonctionnalité est la limitation des données aux cinq dernières années. Le DataFrame renvoyé par DataReader a les mêmes columns, mais en minuscules.

Le module matplotlib.pyplot est essentiel pour visualiser les tendances des cours boursiers en Python.

Dans cet exercice, vous importerez les données de cours de 2016 pour Facebook, puis vous tracerez son cours de clôture pour toute la période ! DataReader et date ont déjà été importés.

Cette activité fait partie du cours

Importer et gérer des données financières en Python

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Instructions de l’exercice

Importez matplotlib.pyplot sous le nom plt.
Avec date(), définissez les dates start et end aux 1er janvier 2016 et 31 décembre 2016, respectivement.
Assignez à ticker le symbole boursier de Facebook, 'FB', et à data_source la valeur 'iex'.
Créez un objet DataReader() pour importer les cours boursiers et assignez-le à stock_prices.
Tracez les données 'close' dans stock_prices, définissez ticker comme titre, puis affichez le résultat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import matplotlib.pyplot


# Set start and end dates
start = ____
end = ____

# Set the ticker and data_source
ticker = ____
data_source = ____

# Import the data using DataReader
stock_prices = ____

# Plot close
____

# Show the plot
plt.show()

Modifier et exécuter le code