Comparer la performance de plusieurs classes d’actifs

Vous avez vu dans la vidéo comment comparer facilement plusieurs séries temporelles en normalisant leur point de départ à 100, puis en traçant le résultat.

Pour élargir votre perspective sur les marchés financiers, comparons quatre actifs clés : actions, obligations, or et pétrole.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Manipuler des séries temporelles en Python</cours>

Voir le cours

Instructions de l’exercice

Nous avons déjà importé pandas sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt.

Importez 'asset_classes.csv' avec .read_csv() en analysant les dates de la colonne 'DATE' et en définissant cette colonne comme index, puis affectez le résultat à prices.
Sélectionnez le premier prix de chaque série avec .iloc[0] sur prices et affectez le résultat à first_prices.
Divisez prices par first_prices, multipliez par 100 et affectez le résultat à normalized.
Tracez normalized.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import data here
prices = ____

# Inspect prices here
print(____)

# Select first prices
first_prices = ____

# Create normalized
normalized = ____

# Plot normalized

Modifier et exécuter le code