Tracer des rendements multi-périodes
La dernière méthode de séries temporelles que vous avez vue dans la vidéo est .pct_change(). Utilisons cette fonction pour calculer les rendements sur différentes périodes en jours calendaires, puis traçons le résultat pour comparer les tendances.
Nous utiliserons les cours de l’action Google de 2014 à 2016.
Cet exercice fait partie du cours
Manipuler des séries temporelles en Python
Instructions
Nous avons déjà importé pandas sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt. Nous avons également chargé les cours de l’action 'GOOG' pour les années 2014–2016, défini la fréquence sur le calendrier journalier et enregistré le résultat dans google.
- Créez les colonnes
'daily_return','monthly_return'et'annual_return'qui contiennent lepct_change()de'Close'sur 1, 30 et 360 jours calendaires respectivement, puis multipliez chacune par 100. - Tracez le résultat avec
subplots=True.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result