株価の変化を計算する
現在値とシフトした価格を使ってリターンを計算する方法を動画で学びました。ここでは、同様の手順で現在値とシフトした価格の差から絶対変化額を計算し、その結果を .diff() 関数と比較してみます。
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。2013〜2015年の Yahoo の株価データも読み込み、営業日（business daily）の頻度に設定し、結果を yahoo に代入してあります。
- 30 営業日先に
'price'をシフトした値を格納する新しい列shifted_30を作成します。 'price'から'shifted_30'を引き、その結果を新しい列'change_30'に代入します。.diff()をperiods=30で適用し、結果を新しい列'diff_30'に代入します。- 計算を確認するため、
yahooの末尾 5 行を確認します。 .sub()メソッドでchange_30からdiff_30を引き、その結果の.value_counts()を表示して、両方の列が等しいことを確認します。
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。
# Created shifted_30 here
yahoo['shifted_30'] = ____
# Subtract shifted_30 from price
yahoo['change_30'] = ____
# Get the 30-day price difference
yahoo['diff_30'] = ____
# Inspect the last five rows of price
print(____)
# Show the value_counts of the difference between change_30 and diff_30
print(____)