Corrélation entre actions et obligations

Les investisseurs s’intéressent souvent à la corrélation entre les rendements de deux actifs, pour l’allocation d’actifs et la couverture. Dans cet exercice, vous allez tenter de déterminer si les actions sont corrélées positivement ou négativement avec les obligations. Les nuages de points sont également utiles pour visualiser la corrélation entre deux variables.

Gardez à l’esprit qu’il faut calculer les corrélations sur les variations en pourcentage, et non sur les niveaux.

Les cours des actions et les rendements des obligations à 10 ans sont combinés dans un DataFrame nommé stocks_and_bonds, sous les colonnes SP500 et US10Y.

Les modules pandas et de visualisation ont déjà été importés pour vous. Pour la suite du cours, pandas est importé sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt.

Cet exercice fait partie du cours

Analyse des séries temporelles en Python

Afficher le cours

Instructions

Calculez les variations en pourcentage sur le DataFrame stocks_and_bonds avec la méthode .pct_change() et nommez le nouveau DataFrame returns.
Calculez la corrélation des colonnes SP500 et US10Y du DataFrame returns à l’aide de la méthode .corr() pour les Series, avec la syntaxe series1.corr(series2).
Affichez un nuage de points des variations en pourcentage des rendements des actions et des obligations.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Compute percent change using pct_change()
returns = stocks_and_bonds.___

# Compute correlation using corr()
correlation = ___
print("Correlation of stocks and interest rates: ", correlation)

# Make scatter plot
plt.___
plt.show()

Modifier et exécuter le code