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बेंचमार्क के मुकाबले इंडेक्स परफ़ॉर्मेंस की तुलना II

अपने इंडेक्स के परफ़ॉर्मेंस का विश्लेषण करने का अगला कदम इसे किसी बेंचमार्क के साथ तुलना करना है.

वीडियो में, हमने S&P 500 को बेंचमार्क के रूप में उपयोग किया है. आप Dow Jones Industrial Average भी ले सकते हैं, जिसमें 30 सबसे बड़ी कंपनियों के स्टॉक्स शामिल हैं, और यह तीनों एक्सचेंजों के सभी सेक्टर्स के सबसे बड़े स्टॉक्स के लिए एक उचित बेंचमार्क होगा.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

हमने आपके लिए पहले से ही numpy को np, pandas को pd, और matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट कर दिया है. हमने आपका Index और Dow Jones Industrial Average (normalized) भी data नाम के वैरिएबल में लोड कर दिया है.

  • data को जाँचें और पहली पाँच पंक्तियाँ प्रिंट करें.
  • एक फ़ंक्शन multi_period_return परिभाषित करें जो period returns का numpy array इनपुट में ले और उस अवधि का कुल रिटर्न लौटाए. वीडियो वाला फ़ॉर्मूला उपयोग करें — इनपुट में 1 जोड़ें, नतीजे को np.prod() में पास करें, 1 घटाएँ और 100 से गुणा करें.
  • data से '360D' लंबाई की .rolling() विंडो बनाएँ, और multi_period_return अप्लाई करें. परिणाम को rolling_return_360 में असाइन करें.
  • rolling_return_360 को title 'Rolling 360D Return' के साथ प्लॉट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Inspect data
print(____)
print(____)

# Create multi_period_return function here
def multi_period_return(r):
    return (____) * 100

# Calculate rolling_return_360
rolling_return_360 = data.pct_change().____

# Plot rolling_return_360 here
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