Correlazioni dei rendimenti annuali tra diverse azioni

Nel video hai visto come calcolare le correlazioni e visualizzare il risultato.

In questo esercizio ti forniamo i prezzi storici delle azioni di Apple (AAPL), Amazon (AMZN), IBM (IBM), WalMart (WMT) ed Exxon Mobile (XOM) per gli ultimi 4.000 giorni di contrattazione, da luglio 2001 fino alla fine di maggio 2017.

Calcolerai i rendimenti di fine anno, le correlazioni a coppie tra tutte le azioni e visualizzerai il risultato con una heatmap annotata.

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, seaborn come sns e matplotlib.pyplot come plt. Abbiamo caricato il prezzo di chiusura giornaliero delle cinque azioni in una variabile chiamata data.

Ispeziona usando .info().
Applica .resample() con frequenza di fine anno (alias: 'A') a data e seleziona il prezzo .last() di ogni sottoperiodo; assegna il risultato a annual_prices.
Calcola annual_returns applicando .pct_change() a annual_prices.
Calcola correlations applicando .corr() a annual_returns e stampa il risultato.
Visualizza correlations come una sns.heatmap() con annotazioni.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Inspect data here
print(____)

# Calculate year-end prices here
annual_prices = ____

# Calculate annual returns here
annual_returns = ____

# Calculate and print the correlation matrix here
correlations = ____
print(____)

# Visualize the correlations as heatmap here

Modifica ed esegui il codice