1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Pythonでの時系列データ操作
Connected

연습 문제

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。

지침

100 XP

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。