複数期間のリターンをプロットする
動画で最後に学んだ時系列メソッドは .pct_change() でした。この関数を使って、さまざまな暦日ベースの期間でリターンを計算し、結果をプロットしてパターンの違いを比較しましょう。
ここでは 2014〜2016 年の Google の株価を使用します。
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
pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてすでにインポート済みです。2014〜2016 年の 'GOOG' の株価を読み込み、頻度を暦日（calendar daily）に設定し、google に代入してあります。
'Close'のpct_change()を、暦日でそれぞれ 1 日、30 日、360 日について計算し、100 を掛けた結果を、列'daily_return'、'monthly_return'、'annual_return'に作成します。- 結果を
subplots=Trueを使ってプロットします。
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。
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result