ベンチマークとのパフォーマンス比較 I
作成したインデックスのパフォーマンスを分析する次のステップは、ベンチマークと比較することです。
動画では、S&P 500 をベンチマークとして使いました。ほかにも、30銘柄で構成される Dow Jones Industrial Average（ダウ工業株30種）を使うこともできます。これは3つの取引所にまたがる各セクターの大型株に対しても妥当なベンチマークになります。
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
すでに pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。インデックスと DJIA のデータも、それぞれ index と djia という変数に pd.Series() として読み込んであります。
indexを列名'Index'のpd.DataFrameに変換し、結果をdataに代入します。djiaを100起点に正規化し、dataに新しい列として追加します。dataの最終行を最初の行で割り、1を引いてから100を掛けることで、indexとdjiaのトータルリターンを表示します。dataに含まれる2つの系列のプロットを表示します。
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。
# Convert index series to dataframe here
data = ____
# Normalize djia series and add as new column to data
djia = ____
data['DJIA'] = ____
# Show total return for both index and djia
print(____)
# Plot both series