Tracer des rendements sur plusieurs périodes
La dernière méthode de séries temporelles abordée dans la vidéo était .pct_change(). Utilisons cette fonction pour calculer les rendements sur différentes périodes en jours civils, puis traçons le résultat pour comparer les différents profils.
Nous utiliserons les prix de l'action Google de 2014 à 2016.
Cette activité fait partie du cours
Manipuler des séries chronologiques en Python
Instructions de l’exercice
Nous avons déjà importé pandas sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt. Nous avons aussi chargé les prix de l'action 'GOOG' pour les années 2014 à 2016, défini la fréquence à quotidienne (calendrier) et enregistré le résultat dans google.
- Créez les colonnes
'daily_return','monthly_return'et'annual_return'qui contiennent lepct_change()de'Close'pour respectivement 1, 30 et 360 jours civils, puis multipliez chacune par 100. - Tracez le résultat avec
subplots=True.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result