Tracer les rendements
Pour terminer, nous allons tracer la performance de notre portefeuille généré par Machine Learning par rapport au fait de détenir uniquement le SPY. Nous pouvons nous en servir pour évaluer si nos prédictions fonctionnent bien ou non.
Comme nous avons déjà créé algo_cash et spy_cash, il suffit de les fournir à plt.plot() pour les afficher. Nous définirons aussi l'étiquette des jeux de données avec label dans plt.plot().
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning pour la finance en Python
Instructions de l’exercice
- Utilisez
plt.plot()pour traceralgo_cash(avec l'étiquette'algo') etspy_cash(avec l'étiquette'SPY'). - Utilisez
plt.legend()pour afficher la légende.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Plot the algo_cash and spy_cash to compare overall returns
plt.plot(____, ____)
plt.plot(spy_cash, label='SPY')
____ # show the legend
plt.show()