Tracer l’écart de performance par rapport à l’indice de référence

Dans la vidéo, vous avez appris à calculer et tracer l’écart de performance d’une action, en points de pourcentage, par rapport à un indice de référence.

Comparons maintenant les performances de Microsoft (MSFT) et Apple (AAPL) à celles du S&P 500 sur les 10 dernières années.

Cet exercice fait partie du cours

Manipuler des séries temporelles en Python

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Instructions

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

Créez la liste tickers contenant les deux symboles boursiers.
Utilisez pd.read_csv() pour importer 'msft_aapl.csv' et 'sp500.csv', en créant un DatetimeIndex pour chacun à partir de la colonne 'date' avec parse_dates et index_col, puis affectez le résultat à stocks et sp500, respectivement.
Utilisez pd.concat() pour concaténer stocks et sp500 le long de axis=1, appliquez .dropna() pour supprimer toutes les valeurs manquantes et affectez le résultat à data.
Normalisez data en le divisant par le premier prix, multipliez le tout par 100 et affectez la sortie à normalized.
Sélectionnez tickers depuis normalized, puis soustrayez normalized['SP500'] avec le paramètre axis=0 pour aligner les index, et tracez le résultat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create tickers
tickers = ____

# Import stock data here
stocks = ____

# Import index here
sp500 = ____

# Concatenate stocks and index here
data = ____

# Normalize data
normalized = ____

# Subtract the normalized index from the normalized stock prices, and plot the result

Modifier et exécuter le code