Plotagem de retornos consecutivos do portfólio

A regressão à média também é um conceito importante no investimento. Aqui você verá os retornos anuais do investimento em empresas do índice Standard and Poor 500 (S&P 500), em 2018 e 2019.

O conjunto de dados sp500_yearly_returns contém três colunas:

variável	significado
símbolo	Símbolo de registro de ações que identifica a empresa de forma exclusiva.
return_2018	Uma medida do desempenho do investimento em 2018.
return_2019	Uma medida do desempenho do investimento em 2019.

Um número positivo para o retorno significa que o investimento aumentou de valor; um número negativo significa que ele perdeu valor.

Assim como acontece com os home runs do beisebol, uma previsão ingênua pode ser que o desempenho do investimento permaneça o mesmo de ano para ano, situando-se na linha y igual a x.

sp500_yearly_returns está disponível como um pandas DataFrame.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à regressão com statsmodels em Python

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Instruções de exercício

Crie uma nova figura, fig, para permitir a disposição em camadas do gráfico.
Gere uma linha em y igual a x. Isso foi feito para você.
Usando sp500_yearly_returns, desenhe um gráfico de dispersão de return_2019 vs. return_2018 com uma linha de tendência de regressão linear, sem uma faixa de erro padrão.
Defina os eixos de modo que as distâncias ao longo dos eixos x e y sejam iguais.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Create a new figure, fig
fig = plt.____

# Plot the first layer: y = x
plt.axline(xy1=(0,0), slope=1, linewidth=2, color="green")

# Add scatter plot with linear regression trend line
sns.____(____)

# Set the axes so that the distances along the x and y axes look the same
plt.____(____)

# Show the plot
plt.show()

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