Comparer la performance de l’indice à un benchmark I

L’étape suivante pour analyser la performance de votre indice consiste à la comparer à un benchmark.

Dans la vidéo, nous avons utilisé le S&P 500 comme benchmark. Vous pouvez aussi utiliser le Dow Jones Industrial Average, qui regroupe les 30 plus grandes actions et constitue également un benchmark pertinent pour les plus grandes capitalisations de tous les secteurs sur les trois marchés.

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 pour vous. Nous avons également chargé votre indice et les données du DJIA dans les variables index et djia, respectivement, toutes deux en pd.Series().

Convertissez index en pd.DataFrame avec le nom de colonne 'Index' et affectez le résultat à data.
Normalisez djia pour commencer à 100 et ajoutez-le comme nouvelle colonne à data.
Affichez le rendement total pour index et djia en divisant la dernière ligne de data par la première, en soustrayant 1 puis en multipliant par 100.
Affichez un graphique des deux séries contenues dans data.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Convert index series to dataframe here
data = ____

# Normalize djia series and add as new column to data
djia = ____
data['DJIA'] = ____

# Show total return for both index and djia
print(____)

# Plot both series

Modifier et exécuter le code