Corrélation entre actions et obligations

Les investisseurs s'intéressent souvent à la corrélation entre les rendements de deux actifs différents pour l'allocation d'actifs et la couverture. Dans cet exercice, vous allez tenter de déterminer si les actions sont corrélées positivement ou négativement avec les obligations. Les nuages de points sont aussi utiles pour visualiser la corrélation entre deux variables.

Gardez en tête que vous devez calculer les corrélations sur les variations en pourcentage plutôt que sur les niveaux.

Les prix des actions et les rendements des obligations à 10 ans sont réunis dans un DataFrame nommé stocks_and_bonds sous les colonnes SP500 et US10Y.

Les modules pandas et de tracé ont déjà été importés pour vous. Pour le reste du cours, pandas est importé sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt.

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Analyse des séries chronologiques en Python

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Instructions de l’exercice

Calculez les variations en pourcentage sur le DataFrame stocks_and_bonds à l'aide de la méthode .pct_change() et nommez le nouveau DataFrame returns.
Calculez la corrélation des colonnes SP500 et US10Y dans le DataFrame returns à l'aide de la méthode .corr() pour les Series, dont la syntaxe est series1.corr(series2).
Affichez un nuage de points des variations en pourcentage des rendements des actions et des obligations.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Compute percent change using pct_change()
returns = stocks_and_bonds.___

# Compute correlation using corr()
correlation = ___
print("Correlation of stocks and interest rates: ", correlation)

# Make scatter plot
plt.___
plt.show()

Modifier et exécuter le code