벤치마크 지수 대비 성과 차이 시각화
앞선 강의에서 특정 주식의 성과 차이를 벤치마크 지수 대비 퍼센트 포인트로 계산하고 시각화하는 방법을 배웠습니다.
이번에는 마이크로소프트(MSFT)와 애플(AAPL)의 최근 10년간 성과를 S&P 500과 비교해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시계열 데이터 다루기
연습 안내
pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있습니다.
- 두 주식 심볼을 담은
tickers리스트를 생성하세요. pd.read_csv()를 사용하여'msft_aapl.csv'와'sp500.csv'를 불러오세요. 각 파일에서'date'열을parse_dates와index_col을 이용해DatetimeIndex로 설정하고, 결과를 각각stocks와sp500에 할당하세요.pd.concat()을 사용하여stocks와sp500을axis=1방향으로 합친 뒤,.dropna()를 적용하여 결측값을 모두 제거하고 결과를data에 할당하세요.data를 첫 번째 가격으로 나누어 정규화한 후 100을 곱하고, 결과를normalized에 할당하세요.normalized에서tickers를 선택하고,axis=0키워드 인수를 사용하여 인덱스를 맞춘 뒤normalized['SP500']을 빼고 결과를 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create tickers
tickers = ____
# Import stock data here
stocks = ____
# Import index here
sp500 = ____
# Concatenate stocks and index here
data = ____
# Normalize data
normalized = ____
# Subtract the normalized index from the normalized stock prices, and plot the result