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Visualiser les corrélations entre les composantes de votre indice

Pour mieux comprendre les caractéristiques des composantes de votre indice, vous pouvez calculer les corrélations de rendements.

Utilisez les cours boursiers quotidiens de vos sociétés de l’indice et affichez une carte thermique des corrélations de rendements quotidiens !

Cet exercice fait partie du cours

Manipuler des séries temporelles en Python

Afficher le cours

Instructions

Nous avons déjà importé pandas sous le nom pd, matplotlib.pyplot sous le nom plt et seaborn sous le nom sns. Nous avons également chargé les séries historiques de prix de vos composantes d’indice dans la variable stock_prices.

  • Inspectez stock_prices avec .info().
  • Calculez les rendements quotidiens pour stock_prices et affectez le résultat à returns.
  • Calculez les corrélations par paires pour returns, affectez-les à correlations et affichez le résultat.
  • Tracez une carte thermique annotée seaborn des corrélations de rendements quotidiens avec le titre 'Daily Return Correlations'.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Inspect stock_prices here
print(____)

# Calculate the daily returns
returns = ____

# Calculate and print the pairwise correlations
correlations = ____
print(____)

# Plot a heatmap of daily return correlations
Modifier et exécuter le code