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株式と債券のパフォーマンス比較に を使う

債券価格と株価が逆の動きをすることはよく知られています。この最後の演習では、この章で学んだ内容を総復習しながら、その関係を確認しましょう。米国10年国債価格の変化率を示すテーブルが用意されています。このテーブルは、年ごとに列が分かれたワイド形式になっています。.melt() メソッドを使って、このテーブルを変換する必要があります。

さらに、.query() メソッドで不要なデータを絞り込みます。次に、このテーブルをダウ・ジョーンズ工業株価指数の変化率テーブルと結合し、最後にデータをグラフで可視化します。

テーブル ten_yr と dji はあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

pandas によるデータの結合

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演習の手順

  • .melt() に対して ten_yr を使い、metric 列以外のすべての列をピボット解除します。var_name='date'、value_name='close' を設定し、結果を bond_perc に保存してください。
  • .query() メソッドを使って、metric が close である行だけを抽出し、bond_perc_close に保存してください。
  • merge_ordered() を使って、dji（左テーブル）と bond_perc_close を date で内部結合します。suffixes に ('_dow', '_bond') を設定し、結果を dow_bond に保存してください。
  • dow_bond を使って、ダウと債券の値のみをグラフにプロットしてください。

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。

# Use melt on ten_yr, unpivot everything besides the metric column
bond_perc = ____

# Use query on bond_perc to select only the rows where metric=close
bond_perc_close = ____

# Merge (ordered) dji and bond_perc_close on date with an inner join
dow_bond = ____


# Plot only the close_dow and close_bond columns
dow_bond.plot(____, x='date', rot=90)
plt.show()
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