Plot selisih kinerja vs indeks acuan

Dalam video, Anda mempelajari cara menghitung dan memplot selisih kinerja suatu saham dalam poin persentase relatif terhadap indeks acuan.

Mari bandingkan kinerja Microsoft (MSFT) dan Apple (AAPL) terhadap S&P 500 selama 10 tahun terakhir.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Memanipulasi Data Deret Waktu di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Kami sudah mengimpor pandas sebagai pd dan matplotlib.pyplot sebagai plt.

Buat daftar tickers yang berisi dua simbol saham tersebut.
Gunakan pd.read_csv() untuk mengimpor 'msft_aapl.csv' dan 'sp500.csv', membuat DatetimeIndex untuk masing-masing dari kolom 'date' menggunakan parse_dates dan index_col, lalu simpan hasilnya berturut-turut ke stocks dan sp500.
Gunakan pd.concat() untuk menggabungkan stocks dan sp500 sepanjang axis=1, terapkan .dropna() untuk menghapus semua nilai hilang, dan simpan hasilnya ke data.
Normalisasi data dengan membagi berdasarkan harga pertama, lalu kalikan 100 dan simpan keluarannya ke normalized.
Pilih tickers dari normalized, dan kurangkan normalized['SP500'] dengan argumen kata kunci axis=0 untuk menyelaraskan indeks, kemudian plot hasilnya.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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

Edit dan Jalankan Kode