Visualiseer de correlaties van je indexcomponenten

Om de kenmerken van je indexcomponenten beter te begrijpen, kun je de rendementscorrelaties berekenen.

Gebruik de dagelijkse aandelenkoersen van je indexbedrijven en toon een heatmap van de correlaties tussen de dagelijkse rendementen!

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Tijdreeksgegevens manipuleren in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

We hebben pandas al geïmporteerd als pd, matplotlib.pyplot als plt en seaborn als sns. Ook hebben we de historische prijzreeks van je indexcomponenten geladen in de variabele stock_prices.

Inspecteer stock_prices met .info().
Bereken de dagelijkse rendementen voor stock_prices en sla het resultaat op in returns.
Bereken de paargewijze correlaties voor returns, sla ze op in correlations en print het resultaat.
Plot een geannoteerde seaborn-heatmap van de correlaties van de dagelijkse rendementen met de titel 'Daily Return Correlations'.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Inspect stock_prices here
print(____)

# Calculate the daily returns
returns = ____

# Calculate and print the pairwise correlations
correlations = ____
print(____)

# Plot a heatmap of daily return correlations

Code bewerken en uitvoeren