Tracciare i rendimenti multi-periodo
L'ultimo metodo per serie temporali che hai visto nel video è .pct_change(). Usiamo questa funzione per calcolare i rendimenti su vari periodi in giorni di calendario e tracciamo il risultato per confrontare i diversi andamenti.
Useremo i prezzi delle azioni Google dal 2014 al 2016.
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. Abbiamo anche caricato i prezzi azionari di 'GOOG' per gli anni 2014-2016, impostato la frequenza a giornaliera di calendario e assegnato il risultato a google.
- Crea le colonne
'daily_return','monthly_return'e'annual_return'che contengono ilpct_change()di'Close'rispettivamente per 1, 30 e 360 giorni di calendario, e moltiplica ciascuna per 100. - Traccia il risultato usando
subplots=True.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result