Visualiseer de maandelijkse gemiddelde, mediaan en standaarddeviatie van S&P500-rendementen

Je hebt ook geleerd hoe je verschillende samenvattende statistieken uit omhoog bemonsterde data kunt berekenen.

Laten we hiermee onderzoeken hoe het maandelijkse gemiddelde, de mediaan en de standaarddeviatie van dagelijkse S&P500-rendementen zich de afgelopen 10 jaar hebben ontwikkeld.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Tijdreeksgegevens manipuleren in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Zoals gebruikelijk hebben we pandas als pd en matplotlib.pyplot als plt voor je geïmporteerd.

Gebruik pd.read_csv() om 'sp500.csv' te importeren, stel een DateTimeIndex in op basis van de kolom 'date' met parse_dates en index_col, wijs het resultaat toe aan sp500, en inspecteer met .info().
Zet sp500 om naar een pd.Series() met .squeeze(), en pas .pct_change() toe om daily_returns te berekenen.
.resample() daily_returns naar maandultimo-frequentie (alias: 'M'), en pas .agg() toe om 'mean', 'median' en 'std' te berekenen. Wijs het resultaat toe aan stats.
.plot() stats.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Import data here
sp500 = ____

# Calculate daily returns here
daily_returns = ____

# Resample and calculate statistics
stats = ____

# Plot stats here

Code bewerken en uitvoeren