Visualize a tendência do preço de uma ação

O Google Finance descontinuou sua API, mas o DataReader agora disponibiliza a fonte de dados 'iex'. Para experimentar os dados fora do ambiente da DataCamp, você vai precisar de uma conta no IEX Cloud.

A mudança mais importante na funcionalidade é a limitação dos dados aos últimos cinco anos. O DataFrame retornado pelo DataReader tem as mesmas columns, porém em letras minúsculas.

O pacote matplotlib.pyplot é essencial para visualizar tendências de preços de ações em Python.

Neste exercício, você vai importar os dados de preços das ações do Facebook em 2016 e, em seguida, plotar o preço de fechamento para todo o período! DataReader e date já foram importados.

Este exercício faz parte do curso

Importing and Managing Financial Data in Python

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Instruções do exercício

Importe matplotlib.pyplot como plt.
Usando date(), defina as datas start e end como 1º de janeiro de 2016 e 31 de dezembro de 2016, respectivamente.
Defina ticker como o ticker do Facebook 'FB' e data_source como 'iex'.
Crie um objeto DataReader() para importar os preços das ações e atribua a stock_prices.
Plote os dados 'close' em stock_prices, defina ticker como o título e exiba o resultado.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import matplotlib.pyplot


# Set start and end dates
start = ____
end = ____

# Set the ticker and data_source
ticker = ____
data_source = ____

# Import the data using DataReader
stock_prices = ____

# Plot close
____

# Show the plot
plt.show()

Editar e executar o código