Porównanie wyników różnych klas aktywów

W materiale wideo widziałeś(-aś), jak łatwo można porównywać kilka szeregów czasowych, normalizując ich punkty startowe do wartości 100 i rysując wyniki na wykresie.

Aby poszerzyć perspektywę na rynki finansowe, porównajmy cztery kluczowe klasy aktywów: akcje, obligacje, złoto i ropę naftową.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Manipulowanie danymi szeregów czasowych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Biblioteki pandas jako pd i matplotlib.pyplot jako plt zostały już zaimportowane.

Zaimportuj plik 'asset_classes.csv' za pomocą .read_csv(), parsując daty w kolumnie 'DATE' i ustawiając ją jako indeks, a wynik przypisz do zmiennej prices.
Wybierz pierwszą cenę dla każdej serii, używając .iloc[0] na prices, i przypisz wynik do zmiennej first_prices.
Podziel prices przez first_prices, pomnóż przez 100 i przypisz wynik do zmiennej normalized.
Narysuj wykres dla normalized.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import data here
prices = ____

# Inspect prices here
print(____)

# Select first prices
first_prices = ____

# Create normalized
normalized = ____

# Plot normalized

Edytuj i uruchom kod