मल्टी-पिरियड रिटर्न्स प्लॉट करना
वीडियो में आपने जिस आखिरी टाइम सीरीज़ मेथड के बारे में सीखा था, वह .pct_change() है। आइए इस फंक्शन का उपयोग करके अलग-अलग कैलेंडर-दिन अंतरालों के लिए रिटर्न्स निकालें, और अलग-अलग पैटर्न्स की तुलना करने के लिए उन्हें प्लॉट करें.
हम 2014-2016 के Google स्टॉक प्राइस का उपयोग करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना
अभ्यास निर्देश
हमने पहले ही pandas को pd नाम से और matplotlib.pyplot को plt नाम से इम्पोर्ट कर लिया है। हमने 2014-2016 के लिए 'GOOG' स्टॉक प्राइस भी लोड कर लिए हैं, फ़्रीक्वेंसी को कैलेंडर डेली सेट किया है, और परिणाम google को असाइन किया है.
- कॉलम
'daily_return','monthly_return', और'annual_return'बनाएँ, जिनमें क्रमशः 1, 30 और 360 कैलेंडर दिनों के लिए'Close'काpct_change()हो, और प्रत्येक को 100 से गुणा करें. - परिणाम को
subplots=Trueका उपयोग करके प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result