Crea serie temporali del valore di mercato
Ora puoi usare il numero di azioni per calcolare la capitalizzazione di mercato totale per ciascun componente e data di negoziazione, a partire dalle serie di prezzi storici.
Il risultato sarà l'input chiave per costruire l'indice azionario ponderato per valore, che completerai nel prossimo esercizio.
Questo esercizio fa parte del corso
Elaborazione di serie temporali in Python
Istruzioni dell'esercizio
Abbiamo già importato pandas come pd e matplotlib.pyplot come plt per te. Abbiamo anche creato le variabili components e stock_prices con cui hai lavorato negli ultimi esercizi.
- Seleziona
'Number of Shares'dacomponents, assegnalo ano_sharese stampa il risultato, ordinato nell'ordine predefinito (crescente). - Moltiplica
stock_pricesperno_sharesper creare una serie temporale della market cap per ticker e assegnala amarket_cap. - Seleziona la prima e l'ultima riga di
market_cape assegnale rispettivamente afirst_valueelast_value. - Usa
pd.concat()per concatenarefirst_valueelast_valuelungoaxis=1e traccia il risultato come grafico a barre orizzontali.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Select the number of shares
no_shares = ____
print(____)
# Create the series of market cap per ticker
market_cap = ____
# Select first and last market cap here
first_value = ____
last_value = ____
# Concatenate and plot first and last market cap here