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  3. Pythonでの時系列データ操作
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연습 문제

四半期のGDP成長率と株式リターンを比較する

時系列をダウンサンプリングして集計するスキルを使うと、高頻度の株価時系列と低頻度の経済時系列を比較できます。

最初の例として、四半期のGDP成長率と、（リサンプリングした）米国大型株30銘柄からなるDow Jones Industrial（ダウ工業株30種平均）の四半期リターンを比較してみましょう。

GDP成長率は、各四半期の冒頭に前四半期分が公表されます。対応する株式リターンを計算するために、株価指数をエイリアス 'QS' を使って四半期の期首頻度にリサンプリングし、.first() の観測値で集計します。

지침

100 XP

いつもどおり、pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。

  • pd.read_csv() を使って 'gdp_growth.csv' と 'djia.csv' を読み込み、それぞれ parse_dates と index_col を使って 'date' 列をもとに DateTimeIndex を設定し、gdp_growth と djia に代入してから .info() で確認します。
  • djia を頻度エイリアス 'QS' でリサンプリングし、.first() で集計して djia_quarterly に代入します。
  • djia_quarterly に .pct_change() を適用し、.mul() で100を掛けて djia_quarterly_return を得ます。
  • pd.concat() を使って、gdp_growth と djia_quarterly_return を axis=1 方向に連結して data に代入します。.columns に新しいラベル 'gdp' と 'djia' を設定し、その後 .plot() で結果を可視化します。