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Un chien en laisse ? (Partie 1)

Les prix du mazout de chauffage et du gaz naturel sont préchargés dans les DataFrames HO et NG. Commencez par tracer les deux séries de prix, qui ressemblent à des marches aléatoires. Tracez ensuite la différence entre les deux séries, qui devrait davantage ressembler à une série à retour à la moyenne (pour exprimer les deux séries dans les mêmes unités, nous multiplions les prix du mazout de chauffage, en $/gallon, par 7,25 afin de les convertir en $/millionBTU, soit les mêmes unités que le gaz naturel).

Les données de contrats à terme continus (chaque contrat doit être concaténé en une série continue à mesure que les contrats expirent) proviennent de Quandl.

Cet exercice fait partie du cours

Analyse des séries temporelles en Python

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Instructions

  • Tracez le mazout de chauffage, HO, et le gaz naturel, NG, sur le même sous-graphe
    • Assurez-vous de multiplier le prix de HO par 7.25 pour correspondre aux unités de NG
  • Tracez l’écart sur un deuxième sous-graphe
    • L’écart sera 7.25*HO - NG

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Plot the prices separately
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(7.25*___, label='Heating Oil')
plt.plot(___, label='Natural Gas')
plt.legend(loc='best', fontsize='small')

# Plot the spread
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(___*HO-___, label='Spread')
plt.legend(loc='best', fontsize='small')
plt.axhline(y=0, linestyle='--', color='k')
plt.show()
Modifier et exécuter le code