Un cane al guinzaglio? (Parte 1)
I prezzi di Heating Oil e Natural Gas sono già caricati nei DataFrame HO e NG. Per prima cosa, traccia entrambe le serie di prezzi, che assomigliano a passeggiate aleatorie. Poi traccia la differenza tra le due serie, che dovrebbe sembrare più una serie a ritorno alla media (per mettere le due serie nelle stesse unità, moltiplichiamo i prezzi del heating oil, in $/gallone, per 7,25, convertendoli in $/millionBTU, che sono le stesse unità del Natural Gas).
I dati per i future continui (ogni contratto va unito in una serie continua man mano che scade) sono stati ottenuti da Quandl.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi delle serie temporali in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Traccia Heating Oil,
HO, e Natural Gas,NG, nello stesso subplot- Assicurati di moltiplicare il prezzo di
HOper7.25per allinearlo alle unità diNG
- Assicurati di moltiplicare il prezzo di
- Traccia lo spread in un secondo subplot
- Lo spread è
7.25*HO - NG
- Lo spread è
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Plot the prices separately
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(7.25*___, label='Heating Oil')
plt.plot(___, label='Natural Gas')
plt.legend(loc='best', fontsize='small')
# Plot the spread
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(___*HO-___, label='Spread')
plt.legend(loc='best', fontsize='small')
plt.axhline(y=0, linestyle='--', color='k')
plt.show()