Rendimento cumulato su 1.000 $ investiti in Google vs Apple II

Apple ha sovraperformato Google sull’intero periodo, ma questo potrebbe essere diverso su vari sottoperiodi di 1 anno: cambiare tra i due titoli potrebbe aver dato un risultato ancora migliore.

Per analizzarlo, calcola il rendimento cumulato su finestre mobili di 1 anno e poi traccia i rendimenti per vedere quando ciascun titolo è stato superiore.

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. Abbiamo anche caricato in data i prezzi di chiusura di GOOG e AAPL dall’ultimo esercizio.

Definisci una funzione multi_period_return() che restituisca il rendimento cumulato da un array di rendimenti periodali.
Calcola daily_returns applicando .pct_change() a data.
Crea una finestra .rolling() di '360D' su daily_returns e .apply() multi_period_returns. Assegna il risultato a rolling_annual_returns.
Traccia rolling_annual_returns dopo averlo moltiplicato per 100.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Import numpy
import numpy as np

# Define a multi_period_return function
def multi_period_return(period_returns):
    return ____(____)
    
# Calculate daily returns
daily_returns = ____

# Calculate rolling_annual_returns
rolling_annual_returns = ____

# Plot rolling_annual_returns

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