वोलैटिलिटी क्लस्टरिंग देखें
वित्तीय मार्केट डेटा में वोलैटिलिटी क्लस्टरिंग अक्सर दिखाई देती है, और यह टाइम सीरीज़ मॉडलिंग के लिए चुनौती पैदा करती है.
इस अभ्यास में, आप S&P 500 के डेली प्राइस डेटासेट से परिचित होंगे. आप दैनिक रिटर्न को प्रतिशत कीमत बदलाव के रूप में निकालेंगे, परिणामों को प्लॉट करेंगे और समय के साथ उसके व्यवहार का अवलोकन करेंगे.
S&P 500 के ऐतिहासिक डेली प्राइस डेटा को आपके लिए sp_price में पहले से लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में GARCH मॉडल
अभ्यास निर्देश
- दैनिक रिटर्न को प्रतिशत कीमत बदलाव के रूप में निकालें और उसे DataFrame
sp_priceमेंReturnनाम के नए कॉलम में सेव करें. - डेटा देखने के लिए आख़िरी 10 पंक्तियाँ प्रिंट करें.
Returnकॉलम का प्लॉट बनाएँ और वोलैटिलिटी क्लस्टरिंग के संकेतों का अवलोकन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate daily returns as percentage price changes
sp_price['____'] = 100 * (sp_price['Close'].____())
# View the data
print(sp_price.____(____))
# plot the data
plt.plot(sp_price['____'], color = 'tomato', label = 'Daily Returns')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()