연속된 포트폴리오 수익률 그리기
평균으로의 회귀는 투자에서도 중요한 개념입니다. 여기서는 2018년과 2019년에 Standard and Poor 500 지수(S&P 500)의 기업에 투자했을 때의 연간 수익률을 살펴보겠습니다.
sp500_yearly_returns 데이터셋에는 다음의 세 열이 있습니다:
| variable | meaning |
|---|---|
| symbol | 기업을 고유하게 식별하는 주식 티커 심볼. |
| return_2018 | 2018년 투자 성과 지표. |
| return_2019 | 2019년 투자 성과 지표. |
수익률이 양수면 투자 가치가 증가했고, 음수면 가치가 감소했다는 뜻입니다.
야구의 홈런 예시와 마찬가지로, 순진한 예측은 해마다 투자 성과가 그대로 유지되어 y = x 직선 위에 놓인다고 생각하는 것일 수 있습니다.
sp500_yearly_returns는 pandas DataFrame으로 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 statsmodels로 살펴보는 회귀 소개
연습 안내
- 그래프를 겹쳐 그릴 수 있도록 새 그림
fig를 만드세요. - y = x 선을 그리세요. 이 부분은 이미 처리되어 있습니다.
sp500_yearly_returns를 사용해 표준 오차 리본 없이 선형 회귀 추세선을 포함한return_2019대return_2018산점도를 그리세요.- x축과 y축의 눈금 간격이 같아 보이도록 축을 설정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a new figure, fig
fig = plt.____
# Plot the first layer: y = x
plt.axline(xy1=(0,0), slope=1, linewidth=2, color="green")
# Add scatter plot with linear regression trend line
sns.____(____)
# Set the axes so that the distances along the x and y axes look the same
plt.____(____)
# Show the plot
plt.show()