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Visualiser les corrélations entre les composantes de votre indice

Pour mieux comprendre les caractéristiques des composantes de votre indice, vous pouvez calculer les corrélations des rendements.

Utilisez les cours boursiers quotidiens de vos entreprises de l'indice et affichez une carte thermique des corrélations de rendements quotidiens !

Cette activité fait partie du cours

Manipuler des séries chronologiques en Python

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Instructions de l’exercice

Nous avons déjà importé pandas sous le nom pd, matplotlib.pyplot sous le nom plt, et seaborn sous le nom sns. Nous avons aussi chargé les séries de prix historiques des composantes de votre indice dans la variable stock_prices.

  • Inspectez stock_prices avec .info().
  • Calculez les rendements quotidiens de stock_prices et assignez le résultat à returns.
  • Calculez les corrélations par paires pour returns, assignez-les à correlations et affichez le résultat.
  • Tracez une carte thermique annotée seaborn des corrélations de rendements quotidiens avec le titre 'Daily Return Correlations'.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Inspect stock_prices here
print(____)

# Calculate the daily returns
returns = ____

# Calculate and print the pairwise correlations
correlations = ____
print(____)

# Plot a heatmap of daily return correlations


Modifier et exécuter le code