Comparer le taux de croissance trimestriel du PIB et les rendements boursiers

Avec votre nouvelle compétence pour sous-échantillonner et agréger des séries temporelles, vous pouvez comparer des séries de prix boursiers à haute fréquence à des séries économiques à plus faible fréquence.

Pour commencer, comparons le taux de croissance trimestriel du PIB au taux de rendement trimestriel de l’indice Dow Jones Industrial (rééchantillonné) composé de 30 grandes actions américaines.

La croissance du PIB est publiée au début de chaque trimestre pour le trimestre précédent. Pour calculer des rendements boursiers correspondants, vous allez rééchantillonner l’indice boursier à une fréquence de début de trimestre avec l’alias 'QS', et agréger en utilisant les observations .first().

Cet exercice fait partie du cours

Manipuler des séries temporelles en Python

Afficher le cours

Instructions

Comme d’habitude, nous avons importé pandas sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt pour vous.

Utilisez pd.read_csv() pour importer 'gdp_growth.csv' et 'djia.csv'. Pour les deux, définissez un DateTimeIndex à partir de la colonne 'date' en utilisant parse_dates et index_col, puis affectez le résultat à gdp_growth et djia respectivement, et inspectez avec .info().
Rééchantillonnez djia en utilisant l’alias de fréquence 'QS', agrégez avec .first(), et affectez à djia_quarterly.
Appliquez .pct_change() à djia_quarterly puis .mul() par 100 pour obtenir djia_quarterly_return.
Utilisez pd.concat() pour concaténer gdp_growth et djia_quarterly_return le long de axis=1, et affectez à data. Renommez les colonnes via .columns avec les nouvelles étiquettes 'gdp' et 'djia', puis utilisez .plot() pour tracer les résultats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import and inspect gdp_growth here
gdp_growth = ____


# Import and inspect djia here
djia = ____


# Calculate djia quarterly returns here 
djia_quarterly = ____
djia_quarterly_return = ____

# Concatenate, rename and plot djia_quarterly_return and gdp_growth here 
data = ____

Modifier et exécuter le code