複数のアセットクラスのパフォーマンスを比較する
動画で、開始点を100に正規化することで複数の時系列を簡単に比較し、結果をプロットできることを確認しました。
金融市場を広く捉えるために、ここでは株式、債券、金、原油という4つの主要アセットを比較してみましょう。
この演習はコースの一部です
Pythonでの時系列データ操作
演習の手順
pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt として既にインポート済みです。
.read_csv()を使って'DATE'列の日付をパースし、この列をインデックスに設定して'asset_classes.csv'を読み込み、結果をpricesに代入します。pricesに対して.iloc[0]を使い、各シリーズの最初の価格を選択してfirst_pricesに代入します。pricesをfirst_pricesで割り、100 を掛けて、その結果をnormalizedに代入します。normalizedをプロットします。
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。
# Import data here
prices = ____
# Inspect prices here
print(____)
# Select first prices
first_prices = ____
# Create normalized
normalized = ____
# Plot normalized