Créer des séries temporelles de valeur de marché

Vous pouvez maintenant utiliser le nombre d’actions pour calculer la capitalisation boursière totale pour chaque composant et chaque date de cotation à partir des séries de prix historiques.

Le résultat sera l’élément clé pour construire l’indice boursier pondéré par la valeur, que vous terminerez dans le prochain exercice.

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 et matplotlib.pyplot sous le nom plt pour vous. Nous avons également créé les variables components et stock_prices que vous avez utilisées dans les exercices précédents.

Sélectionnez 'Number of Shares' depuis components, assignez-le à no_shares et affichez le résultat, trié par défaut (ordre croissant).
Multipliez stock_prices par no_shares pour créer une série temporelle de capitalisation par ticker, et assignez-la à market_cap.
Sélectionnez la première et la dernière ligne de market_cap et assignez-les à first_value et last_value.
Utilisez pd.concat() pour concaténer first_value et last_value le long de axis=1 et tracez le résultat sous forme d’histogramme horizontal.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Select the number of shares
no_shares = ____
print(____)

# Create the series of market cap per ticker
market_cap = ____

# Select first and last market cap here
first_value = ____
last_value = ____


# Concatenate and plot first and last market cap here

Modifier et exécuter le code