Créer des séries chronologiques de valeur boursière

Vous pouvez maintenant utiliser le nombre d'actions pour calculer la capitalisation boursière totale pour chaque composante et chaque date de négociation à partir des séries de prix historiques.

Le résultat servira d'entrée principale pour construire l'indice boursier pondéré par la valeur, que vous terminerez dans le prochain exercice.

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 et matplotlib.pyplot sous le nom plt pour vous. Nous avons aussi créé les variables components et stock_prices que vous avez utilisées dans les exercices précédents.

Sélectionnez 'Number of Shares' à partir de components, assignez-le à no_shares, puis affichez le résultat trié selon l'ordre par défaut (croissant).
Multipliez stock_prices par no_shares pour créer une série chronologique de capitalisation boursière par symbole, et assignez-la à market_cap.
Sélectionnez la première et la dernière ligne de market_cap et assignez-les à first_value et last_value.
Utilisez pd.concat() pour concaténer first_value et last_value le long de axis=1, puis tracez le résultat sous forme d'histogramme à barres horizontales.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Select the number of shares
no_shares = ____
print(____)

# Create the series of market cap per ticker
market_cap = ____

# Select first and last market cap here
first_value = ____
last_value = ____


# Concatenate and plot first and last market cap here

Modifier et exécuter le code