여러 주식의 연간 수익률 상관관계
영상에서 상관관계를 계산하고 결과를 시각화하는 방법을 살펴봤습니다.
이번 연습 문제에서는 2001년 7월부터 2017년 5월 말까지 약 4,000거래일 동안의 Apple(AAPL), Amazon(AMZN), IBM(IBM), WalMart(WMT), Exxon Mobile(XOM)의 과거 주가 데이터를 제공합니다.
연말 수익률을 계산하고, 모든 주식 간의 쌍별 상관관계를 구한 뒤, 주석이 포함된 히트맵으로 결과를 시각화해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시계열 데이터 다루기
연습 안내
pandas는 pd로, seaborn은 sns로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있습니다. 5개 주식의 일별 종가는 data 변수에 불러와져 있습니다.
.info()를 사용해 데이터를 확인하세요.data에 연말 주기(별칭:'A')로.resample()을 적용한 뒤, 각 하위 기간의 마지막 가격을.last()로 선택하고 결과를annual_prices에 할당하세요.annual_prices에.pct_change()를 적용해annual_returns를 계산하세요.annual_returns에.corr()를 적용해correlations를 계산하고 결과를 출력하세요.correlations를 주석이 포함된sns.heatmap()으로 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Inspect data here
print(____)
# Calculate year-end prices here
annual_prices = ____
# Calculate annual returns here
annual_returns = ____
# Calculate and print the correlation matrix here
correlations = ____
print(____)
# Visualize the correlations as heatmap here