S&P500 수익률의 월별 평균, 중앙값, 표준편차 시각화
업샘플링된 데이터에서 여러 집계 통계를 계산하는 방법도 배웠습니다.
이를 활용해 지난 10년간 일별 S&P500 수익률의 월별 평균, 중앙값, 표준편차가 어떤 추세를 보였는지 살펴보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시계열 데이터 다루기
연습 안내
평소와 같이 pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있습니다.
pd.read_csv()를 사용해'sp500.csv'를 불러오세요.parse_dates와index_col을 사용해'date'열을 기준으로DateTimeIndex를 설정하고, 결과를sp500에 할당한 뒤.info()로 확인하세요..squeeze()를 사용해sp500을pd.Series()로 변환하고,.pct_change()를 적용해daily_returns를 계산하세요.daily_returns를 월말 빈도(별칭:'M')로.resample()한 뒤,.agg()를 적용해'mean','median','std'를 계산하세요. 결과를stats에 할당하세요.stats를.plot()으로 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import data here
sp500 = ____
# Calculate daily returns here
daily_returns = ____
# Resample and calculate statistics
stats = ____
# Plot stats here