リターンのヒストグラムを描く
トレーダーにとっては、価格変動レンジやリターン分布など、資産のリターン特性を分析することが重要です。長年にわたり、Tesla のファンと空売り投資家は Tesla 株に対して強気・弱気の賭けを積極的に行い、その結果、株価は大きく変動してきました。あなたは Tesla の日次終値データを持っており、この現象を確認したいと考えています。
株価データは tsla_data に読み込まれており、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。タイトルや軸ラベルなど、プロットの追加カスタマイズはすでに用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ金融トレーディング
演習の手順
Close価格を使って日次の変化率を計算し、新しい列名daily_returnに保存します。daily_returnのヒストグラムを描画し、ビンの数を 100 に設定します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate daily returns
tsla_data['daily_return'] = tsla_data['____'].____() * 100
# Plot the histogram
tsla_data['____'].____(____, color='red')
plt.ylabel('Frequency')
plt.xlabel('Daily return')
plt.title('Daily return histogram')
plt.show()