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कई स्टॉक्स के वार्षिक रिटर्न के बीच सहसंबंध

आपने वीडियो में देखा कि सहसंबंध कैसे निकाले जाते हैं और परिणाम को कैसे विज़ुअलाइज़ किया जाता है.

इस अभ्यास में, हमने Apple (AAPL), Amazon (AMZN), IBM (IBM), WalMart (WMT) और Exxon Mobile (XOM) के ऐतिहासिक स्टॉक प्राइस दिए हैं — पिछले 4,000 ट्रेडिंग दिनों के लिए, जुलाई 2001 से लेकर मई 2017 के अंत तक.

आप वर्ष-अंत रिटर्न निकालेंगे, सभी स्टॉक्स के बीच पेयरवाइज़ सहसंबंध गणना करेंगे, और परिणाम को annotated हीटमैप के रूप में विज़ुअलाइज़ करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

हमने पहले ही pandas को pd, seaborn को sns, और matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट कर लिया है. पाँचों स्टॉक्स के डेली क्लोज़ प्राइस को data नाम के वैरिएबल में लोड किया गया है.

  • .info() का उपयोग करके जाँच करें.
  • data पर वर्ष-अंत फ्रीक्वेंसी (उपनाम: 'A') के साथ .resample() लगाएँ और हर उप-अवधि से .last() प्राइस चुनें; इसे annual_prices में असाइन करें.
  • .pct_change() लगाकर annual_prices से annual_returns निकालें.
  • .corr() लगाकर annual_returns से correlations निकालें और परिणाम प्रिंट करें.
  • correlations को annotated sns.heatmap() के रूप में विज़ुअलाइज़ करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Inspect data here
print(____)

# Calculate year-end prices here
annual_prices = ____

# Calculate annual returns here
annual_returns = ____

# Calculate and print the correlation matrix here
correlations = ____
print(____)

# Visualize the correlations as heatmap here

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