ベンチマークとのパフォーマンス比較 II

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、ベンチマークとの比較です。

動画では、ベンチマークとして S&P 500 を使用しました。ほかにも、30 銘柄からなる 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つの取引所すべての各セクターにまたがる大型株の妥当なベンチマークにもなります。

numpy は np、pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてすでにインポート済みです。あなたのインデックスと Dow Jones Industrial Average（正規化済み）も、data という変数に読み込んであります。

data を確認し、先頭5行を表示してください。
期間リターンの numpy の array を受け取り、その期間のトータルリターンを返す関数 multi_period_return を定義してください。動画の式を使います。入力に 1 を足し、その結果を np.prod() に渡してから 1 を引き、100 を掛けます。
data から長さ '360D' の .rolling() ウィンドウを作成し、multi_period_return を適用してください。結果を rolling_return_360 に代入します。
title に 'Rolling 360D Return' を指定して、rolling_return_360 をプロットしてください。