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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>
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Instructions de l’exercice

  • Calculez la variation quotidienne en pourcentage à partir du prix Close et enregistrez-la dans une nouvelle colonne nommée daily_return.
  • Tracez un histogramme de daily_return en 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()
Modifier et exécuter le code