다중 기간 수익률 시각화
영상에서 마지막으로 배운 시계열 메서드는 .pct_change()입니다. 이 함수를 활용해 다양한 캘린더 일수 기간의 수익률을 계산하고, 결과를 시각화해 각 패턴을 비교해 보겠습니다.
2014년부터 2016년까지의 Google 주가 데이터를 사용합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시계열 데이터 다루기
연습 안내
pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있습니다. 또한 2014~2016년의 'GOOG' 주가 데이터를 불러와 빈도를 캘린더 일 단위로 설정한 후 google에 할당해 두었습니다.
'Close'열에 대해 각각 1일, 30일, 360일 캘린더 기간의pct_change()를 계산하여 100을 곱한 값을'daily_return','monthly_return','annual_return'열로 생성하세요.subplots=True를 사용해 결과를 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result