Rendement cumulatif de 1 000 $ investis dans google vs apple II

Apple a surclassé Google sur l'ensemble de la période, mais cela a pu varier selon différentes sous‑périodes d'un an, de sorte qu'alterner entre les deux titres aurait pu donner un résultat encore meilleur.

Pour analyser cela, calculez le rendement cumulatif pour des périodes glissantes d'un an, puis tracez les rendements pour voir à quel moment chaque titre était supérieur.

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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. Nous avons aussi chargé dans data les cours de clôture de GOOG et AAPL provenant du dernier exercice.

Définissez une fonction multi_period_return() qui retourne le rendement cumulatif à partir d'un tableau de rendements périodiques.
Calculez daily_returns en appliquant .pct_change() à data.
Créez une fenêtre .rolling() de '360D' sur daily_returns, puis utilisez .apply() avec multi_period_returns. Assignez le résultat à rolling_annual_returns.
Tracez rolling_annual_returns après l'avoir multiplié par 100.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import numpy
import numpy as np

# Define a multi_period_return function
def multi_period_return(period_returns):
    return ____(____)
    
# Calculate daily returns
daily_returns = ____

# Calculate rolling_annual_returns
rolling_annual_returns = ____

# Plot rolling_annual_returns

Modifier et exécuter le code