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분기별 GDP 성장률과 주식 수익률 비교

시계열을 다운샘플링하고 집계하는 방법을 익혔으니, 이제 고빈도 주가 시계열과 저빈도 경제 시계열을 비교해 볼 수 있습니다.

첫 번째 예제로, 분기별 GDP 성장률과 미국 대형주 30개로 구성된 다우존스 산업평균지수(리샘플링 적용)의 분기별 수익률을 비교해 보겠습니다.

GDP 성장률은 매 분기 초에 전 분기 수치를 기준으로 발표됩니다. 이에 맞는 주식 수익률을 계산하기 위해, 주가 지수를 별칭 'QS'를 사용하여 분기 시작 빈도로 리샘플링하고, .first() 관측값을 사용해 집계합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시계열 데이터 다루기

강의 보기

연습 안내

평소와 같이 pandaspd로, matplotlib.pyplotplt로 이미 임포트되어 있습니다.

  • pd.read_csv()를 사용하여 'gdp_growth.csv''djia.csv'를 불러오세요. 두 파일 모두 parse_datesindex_col을 이용해 'date' 열을 기반으로 DateTimeIndex를 설정하고, 결과를 각각 gdp_growthdjia에 할당한 뒤 .info()로 확인하세요.
  • 빈도 별칭 'QS'를 사용하여 djia를 리샘플링하고, .first()로 집계한 후 djia_quarterly에 할당하세요.
  • djia_quarterly.pct_change()를 적용하고 .mul()로 100을 곱하여 djia_quarterly_return을 구하세요.
  • pd.concat()을 사용하여 gdp_growthdjia_quarterly_returnaxis=1 방향으로 연결하고 data에 할당하세요. .columns와 새 레이블 'gdp', 'djia'를 사용하여 열 이름을 변경한 뒤 .plot()으로 결과를 시각화하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import and inspect gdp_growth here
gdp_growth = ____


# Import and inspect djia here
djia = ____


# Calculate djia quarterly returns here 
djia_quarterly = ____
djia_quarterly_return = ____

# Concatenate, rename and plot djia_quarterly_return and gdp_growth here 
data = ____



코드 편집 및 실행