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Tracer des rendements de portefeuille consécutifs

La régression vers la moyenne est aussi un concept important en investissement. Ici, vous examinerez les rendements annuels des placements dans des entreprises de l'indice Standard and Poor 500 (S&P 500), en 2018 et 2019.

Le jeu de données sp500_yearly_returns contient trois colonnes :

variable meaning
symbol Symbole boursier qui identifie de façon unique l'entreprise.
return_2018 Mesure de la performance du placement en 2018.
return_2019 Mesure de la performance du placement en 2019.

Un nombre positif pour le rendement signifie que la valeur du placement a augmenté ; un nombre négatif signifie qu'elle a diminué.

Tout comme pour les circuits au baseball, une prédiction naïve serait que la performance d'une année à l'autre reste la même, sur la ligne y égal x.

sp500_yearly_returns est disponible comme DataFrame pandas.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à la régression avec statsmodels en Python

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Instructions de l’exercice

  • Créez une nouvelle figure, fig, pour activer la superposition des tracés.
  • Générez une ligne où y est égal à x. Ceci a été fait pour vous.
  • En utilisant sp500_yearly_returns, tracez un nuage de points de return_2019 en fonction de return_2018 avec une droite de tendance de régression linéaire, sans ruban d'erreur-type.
  • Réglez les axes pour que les distances sur les axes x et y paraissent identiques.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a new figure, fig
fig = plt.____

# Plot the first layer: y = x
plt.axline(xy1=(0,0), slope=1, linewidth=2, color="green")

# Add scatter plot with linear regression trend line
sns.____(____)

# Set the axes so that the distances along the x and y axes look the same
plt.____(____)

# Show the plot
plt.show()
Modifier et exécuter le code