Grafica la differenza di performance rispetto all'indice benchmark

Nel video hai visto come calcolare e tracciare la differenza di performance di un'azione, in punti percentuali, rispetto a un indice benchmark.

Confrontiamo la performance di Microsoft (MSFT) e Apple (AAPL) con l'S&P 500 negli ultimi 10 anni.

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.

Crea la lista tickers contenente i due simboli azionari.
Usa pd.read_csv() per importare 'msft_aapl.csv' e 'sp500.csv', creando per ciascuno un DatetimeIndex dalla colonna 'date' usando parse_dates e index_col, e assegna i risultati rispettivamente a stocks e sp500.
Usa pd.concat() per concatenare stocks e sp500 lungo axis=1, applica .dropna() per eliminare tutti i valori mancanti e assegna il risultato a data.
Normalizza data dividendo per il primo prezzo, moltiplica per 100 e assegna l'output a normalized.
Seleziona tickers da normalized e sottrai normalized['SP500'] con il parametro axis=0 per allineare gli indici, quindi traccia il risultato.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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

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