Korelacja akcji i obligacji
Inwestorów często interesuje korelacja między stopami zwrotu dwóch różnych aktywów – przydaje się ona przy alokacji kapitału i zabezpieczaniu pozycji. W tym ćwiczeniu spróbujesz odpowiedzieć na pytanie, czy akcje są dodatnio, czy ujemnie skorelowane z obligacjami. Wykresy punktowe to wygodne narzędzie do wizualizacji korelacji między dwiema zmiennymi.
Pamiętaj, że korelacje należy obliczać na procentowych zmianach wartości, a nie na poziomach.
Ceny akcji i rentowności 10-letnich obligacji są połączone w DataFrame o nazwie stocks_and_bonds, w kolumnach SP500 i US10Y.
Biblioteki pandas i do tworzenia wykresów zostały już zaimportowane. W dalszej części kursu pandas jest importowany jako pd, a matplotlib.pyplot jako plt.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza szeregów czasowych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Oblicz procentowe zmiany w DataFrame
stocks_and_bonds, używając metody.pct_change(), i zapisz wynik jako nowy DataFramereturns. - Oblicz korelację kolumn
SP500iUS10Yw DataFramereturns, używając metody.corr()dla obiektów typu Series, o składniseries1.corr(series2). - Wyświetl wykres punktowy procentowych zmian cen akcji i rentowności obligacji.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Compute percent change using pct_change()
returns = stocks_and_bonds.___
# Compute correlation using corr()
correlation = ___
print("Correlation of stocks and interest rates: ", correlation)
# Make scatter plot
plt.___
plt.show()