Gráfico da diferença de desempenho em relação ao índice de referência

No vídeo, você aprendeu a calcular e plotar a diferença de desempenho de uma ação em pontos percentuais em relação a um índice de referência.

Vamos comparar o desempenho da Microsoft (MSFT) e da Apple (AAPL) com o S&P 500 nos últimos 10 anos.

Este exercício faz parte do curso

Manipulação de dados de séries temporais em Python

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Instruções de exercício

Já importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt.

Crie a lista tickers contendo os dois símbolos de ações.
Use pd.read_csv() para importar 'msft_aapl.csv' e 'sp500.csv', criando um DatetimeIndex para cada um a partir da coluna 'date' usando parse_dates e index_col, e atribua o resultado a stocks e sp500, respectivamente.
Use pd.concat() para concatenar stocks e sp500 com axis=1, aplique .dropna() para eliminar todos os valores ausentes e atribua o resultado a data.
Normalize data dividindo pelo primeiro preço, multiplique por 100 e atribua o resultado a normalized.
Selecione tickers de normalized e subtraia normalized['SP500'] com a palavra-chave axis=0 para alinhar os índices e, em seguida, trace o resultado.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Create tickers
tickers = ____

# Import stock data here
stocks = ____

# Import index here
sp500 = ____

# Concatenate stocks and index here
data = ____

# Normalize data
normalized = ____

# Subtract the normalized index from the normalized stock prices, and plot the result

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