Confronta il tasso di crescita trimestrale del PIL e i rendimenti azionari

Con la tua nuova abilità di downsampling e aggregazione delle serie temporali, puoi confrontare serie di prezzi azionari ad alta frequenza con serie economiche a bassa frequenza.

Come primo esempio, confrontiamo il tasso di crescita trimestrale del PIL con il tasso di rendimento trimestrale del Dow Jones Industrial (ricalcolato) per 30 grandi azioni statunitensi.

La crescita del PIL viene riportata all'inizio di ogni trimestre per il trimestre precedente. Per calcolare rendimenti azionari corrispondenti, effettuerai il resampling dell'indice azionario alla frequenza di inizio trimestre usando l'alias 'QS' e aggregando con le osservazioni .first().

Questo esercizio fa parte del corso

Elaborazione di serie temporali in Python

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Istruzioni dell'esercizio

Come sempre, abbiamo importato pandas come pd e matplotlib.pyplot come plt per te.

Usa pd.read_csv() per importare 'gdp_growth.csv' e 'djia.csv'; per entrambi imposta un DateTimeIndex basato sulla colonna 'date' usando parse_dates e index_col, e assegna i risultati rispettivamente a gdp_growth e djia, quindi ispeziona con .info().
Riesegui il campionamento di djia usando l'alias di frequenza 'QS', aggrega con .first() e assegna a djia_quarterly.
Applica .pct_change() a djia_quarterly e poi .mul() per 100 per ottenere djia_quarterly_return.
Usa pd.concat() per concatenare gdp_growth e djia_quarterly_return lungo axis=1, e assegna a data. Rinomina le colonne usando .columns con le nuove etichette 'gdp' e 'djia', quindi .plot() i risultati.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Import and inspect gdp_growth here
gdp_growth = ____


# Import and inspect djia here
djia = ____


# Calculate djia quarterly returns here 
djia_quarterly = ____
djia_quarterly_return = ____

# Concatenate, rename and plot djia_quarterly_return and gdp_growth here 
data = ____

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