犬のリード？（パート1）
Heating Oil と Natural Gas の価格は、あらかじめ DataFrame の HO と NG に読み込まれています。まず、どちらの価格系列もランダムウォークのように見えるので、両方の系列をプロットします。次に、両者の差（スプレッド）をプロットします。こちらは平均回帰する系列のように見えるはずです（2つの系列の単位を揃えるために、$/gallon で表された Heating Oil の価格に 7.25 を掛けて $/millionBTU に換算し、Natural Gas と同じ単位にします）。
連続先物のデータ（限月の満期ごとに契約をつなぎ合わせて連続系列にする必要があります）は、Quandl から取得しました。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ時系列解析
演習の手順
- 同じサブプロット上に Heating Oil
HOと Natural GasNGをプロットします- 単位を
NGに合わせるため、HOの価格に必ず7.25を掛けてください
- 単位を
- 2つ目のサブプロットにスプレッドをプロットします
- スプレッドは
7.25*HO - NGになります
- スプレッドは
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。
# Plot the prices separately
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(7.25*___, label='Heating Oil')
plt.plot(___, label='Natural Gas')
plt.legend(loc='best', fontsize='small')
# Plot the spread
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(___*HO-___, label='Spread')
plt.legend(loc='best', fontsize='small')
plt.axhline(y=0, linestyle='--', color='k')
plt.show()