1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Manipulowanie danymi szeregów czasowych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Wykresy zwrotów dla różnych okresów

Ostatnią metodą do pracy z szeregami czasowymi, omówioną w filmie, była .pct_change(). Użyjemy jej do obliczenia zwrotów dla różnych okresów kalendarzowych, a następnie zwizualizujemy wyniki, aby porównać różne wzorce.

Będziemy korzystać z cen akcji Google z lat 2014–2016.

Instrukcje

100 XP

Biblioteki pandas (jako pd) i matplotlib.pyplot (jako plt) są już zaimportowane. Wczytaliśmy również ceny akcji 'GOOG' z lat 2014–2016, ustawiliśmy częstotliwość na dzienną kalendarzową i przypisaliśmy wynik do zmiennej google.

  • Utwórz kolumny 'daily_return', 'monthly_return' i 'annual_return', które zawierają wartości pct_change() kolumny 'Close' odpowiednio dla 1, 30 i 360 dni kalendarzowych, i pomnóż każdą z nich przez 100.
  • Wyświetl wynik na wykresie, używając parametru subplots=True.