Tracer un histogramme des rendements
En tant que trader, il est important d’analyser le profil de rendement d’un actif : amplitudes des variations de prix, distributions des rendements, etc. Au fil des ans, les fans de Tesla et les vendeurs à découvert ont tour à tour parié pour ou contre l’action, ce qui a entraîné une forte volatilité des cours. Vous disposez de données historiques quotidiennes sur Tesla et souhaitez vérifier ce phénomène.
Les données boursières sont déjà chargées dans tsla_data, et matplotlib.pyplot a été importé sous le nom plt. Des personnalisations supplémentaires du graphique, comme le titre et les étiquettes des axes, sont déjà fournies.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Trading financier en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Calculez la variation quotidienne en pourcentage à partir du prix
Closeet enregistrez-la dans une nouvelle colonne nomméedaily_return. - Tracez un histogramme de
daily_returnen fixant le nombre de barres (bins) à 100.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate daily returns
tsla_data['daily_return'] = tsla_data['____'].____() * 100
# Plot the histogram
tsla_data['____'].____(____, color='red')
plt.ylabel('Frequency')
plt.xlabel('Daily return')
plt.title('Daily return histogram')
plt.show()