Visualize a média, mediana e desvio padrão mensais dos retornos do S&P500

Você também aprendeu a calcular várias estatísticas agregadas a partir de dados com upsampling.

Vamos usar isso para explorar como a média, a mediana e o desvio padrão mensais dos retornos diários do S&P500 evoluíram nos últimos 10 anos.

Este exercício faz parte do curso

Manipulando dados de séries temporais em Python

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Instruções do exercício

Como de costume, já importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt para você.

Use pd.read_csv() para importar 'sp500.csv', defina um DateTimeIndex com base na coluna 'date' usando parse_dates e index_col, atribua o resultado a sp500 e inspecione com .info().
Converta sp500 para uma pd.Series() com .squeeze() e aplique .pct_change() para calcular daily_returns.
Use .resample() em daily_returns para frequência no fim do mês (alias: 'M') e aplique .agg() para calcular 'mean', 'median' e 'std'. Atribua o resultado a stats.
Faça .plot() de stats.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import data here
sp500 = ____

# Calculate daily returns here
daily_returns = ____

# Resample and calculate statistics
stats = ____

# Plot stats here

Editar e executar o código