Plotar diferença de desempenho vs índice de referência

No vídeo, você aprendeu como 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

Manipulando dados de séries temporais em Python

Ver curso

Instruções do exercício

Nós já importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt.

Crie a lista tickers contendo os dois símbolos das 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 ao longo de axis=1, aplique .dropna() para remover todos os valores ausentes e atribua o resultado a data.
Normalize data dividindo pelo primeiro preço, multiplique por 100 e atribua a saída a normalized.
Selecione tickers em normalized e subtraia normalized['SP500'] com o argumento nomeado axis=0 para alinhar os índices; em seguida, faça o gráfico do resultado.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando 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

Editar e executar o código