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ベンチマーク指数との差分パフォーマンスをプロットする

動画では、ベンチマーク指数に対する株式のパフォーマンス差を、パーセントポイントで計算しプロットする方法を学びました。

ここでは、過去10年間のMicrosoft（MSFT）とApple（AAPL）のパフォーマンスをS&P 500と比較してみます。

คำแนะนำ

100 XP

pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてすでにインポートされています。

  • 2つのティッカーシンボルを含むリスト tickers を作成します。
  • pd.read_csv() を使って 'msft_aapl.csv' と 'sp500.csv' を読み込みます。parse_dates と index_col を使って、それぞれの 'date' 列から DatetimeIndex を作成し、結果をそれぞれ stocks と sp500 に代入します。
  • pd.concat() を使って stocks と sp500 を axis=1 方向に連結し、.dropna() で欠損値をすべて落として、結果を data に代入します。
  • data を最初の価格で割って正規化し、100を掛けて normalized に代入します。
  • normalized から tickers を選択し、axis=0 をキーワード引数として指定してインデックスをそろえながら normalized['SP500'] を減算し、結果をプロットします。