बेंचमार्क इंडेक्स के मुकाबले परफॉर्मेंस अंतर को प्लॉट करें

वीडियो में, आपने सीखा कि किसी स्टॉक का बेंचमार्क इंडेक्स की तुलना में प्रतिशत अंकों में परफॉर्मेंस अंतर कैसे निकालें और प्लॉट करें.

आइए पिछले 10 सालों में Microsoft (MSFT) और Apple (AAPL) की परफॉर्मेंस को S&P 500 से तुलना करें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

हमने पहले ही pandas को pd के रूप में और matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट कर लिया है.

दो स्टॉक सिंबल्स वाली लिस्ट tickers बनाएँ.
pd.read_csv() का उपयोग कर 'msft_aapl.csv' और 'sp500.csv' इम्पोर्ट करें, 'date' कॉलम से parse_dates और index_col की मदद से प्रत्येक के लिए DatetimeIndex बनाएँ, और परिणाम क्रमशः stocks और sp500 को असाइन करें.
pd.concat() से stocks और sp500 को axis=1 पर concatenate करें, सभी missing वैल्यू हटाने के लिए .dropna() लगाएँ, और परिणाम data में असाइन करें.
data को पहले प्राइस से भाग देकर normalize करें, 100 से गुणा करें और आउटपुट normalized में असाइन करें.
normalized से tickers चुनें, और इंडेक्स को align करने के लिए कीवर्ड axis=0 के साथ normalized['SP500'] को subtract करें, फिर परिणाम को प्लॉट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create tickers
tickers = ____

# Import stock data here
stocks = ____

# Import index here
sp500 = ____

# Concatenate stocks and index here
data = ____

# Normalize data
normalized = ____

# Subtract the normalized index from the normalized stock prices, and plot the result

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