수익률 플로팅
마지막으로, Machine Learning으로 생성한 포트폴리오의 성과를 SPY를 단순 보유했을 때와 비교해 그려 보겠습니다. 이를 통해 예측이 잘 작동했는지 평가할 수 있어요.
이미 algo_cash와 spy_cash가 준비되어 있으니, plt.plot()에 전달해 표시하기만 하면 됩니다. 또한 plt.plot()에서 label을 설정하고, legend로 데이터셋 레이블을 표시하겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 금융 분야 Machine Learning
연습 안내
plt.plot()을 사용해algo_cash(레이블은'algo')와spy_cash(레이블은'SPY')를 그리세요.plt.legend()로 범례를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Plot the algo_cash and spy_cash to compare overall returns
plt.plot(____, ____)
plt.plot(spy_cash, label='SPY')
____ # show the legend
plt.show()