インデックス構成銘柄の相関を可視化する
インデックスの構成銘柄の特徴をよりよく理解するために、リターンの相関を計算してみましょう。
各社の株価の時系列を使い、日次リターンの相関をヒートマップで表示してください。
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、seaborn は sns として既にインポート済みです。インデックス構成銘柄の過去の株価時系列は stock_prices という変数に読み込まれています。
.info()を使ってstock_pricesを確認します。stock_pricesの日次リターンを計算し、結果をreturnsに代入します。returnsのペアごとの相関を計算してcorrelationsに代入し、結果を表示します。- 日次リターンの相関について、タイトルを
'Daily Return Correlations'としたseabornの注釈付きヒートマップを描画します。
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。
# Inspect stock_prices here
print(____)
# Calculate the daily returns
returns = ____
# Calculate and print the pairwise correlations
correlations = ____
print(____)
# Plot a heatmap of daily return correlations