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  3. Pythonでの時系列データ操作
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演習

$1,000 を投資した場合の累積リターン：google 対 apple II

Apple は全期間では Google を上回りましたが、1年ごとのサブ期間では状況が異なり、2つの銘柄を乗り換えることでさらに良い結果になった可能性があります。

これを検討するために、ローリングの1年期間における累積リターンを計算し、どの時点でどちらの銘柄が優位だったかを可視化しましょう。

指示

100 XP

pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてすでにインポート済みです。前の演習で使用した GOOG と AAPL の終値は data に読み込まれています。

  • 期間リターンの配列から累積リターンを返す関数 multi_period_return() を定義してください。
  • data に対して .pct_change() を適用し、daily_returns を計算します。
  • daily_returns に対して .rolling() で '360D' のウィンドウを作成し、.apply() で multi_period_returns を適用します。結果を rolling_annual_returns に代入してください。
  • rolling_annual_returns に 100 を掛けてからプロットします。