Confronta la performance di diverse classi di attivi

Nel video hai visto come puoi confrontare facilmente più serie temporali normalizzando i loro punti di partenza a 100 e tracciando il risultato.

Per ampliare la prospettiva sui mercati finanziari, confrontiamo quattro asset chiave: azioni, obbligazioni, oro e petrolio.

Questo esercizio fa parte del corso

Elaborazione di serie temporali in Python

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Istruzioni dell'esercizio

Abbiamo già importato pandas come pd e matplotlib.pyplot come plt.

Importa 'asset_classes.csv' usando .read_csv() per effettuare il parsing delle date nella colonna 'DATE' e impostare questa colonna come indice, quindi assegna il risultato a prices.
Seleziona il primo prezzo per ogni serie usando .iloc[0] su prices e assegna il risultato a first_prices.
Dividi prices per first_prices, moltiplica per 100 e assegna il risultato a normalized.
Traccia normalized.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Import data here
prices = ____

# Inspect prices here
print(____)

# Select first prices
first_prices = ____

# Create normalized
normalized = ____

# Plot normalized

Modifica ed esegui il codice