Visualize as correlações entre os componentes de seu índice
Para entender melhor as características dos componentes do seu índice, você pode calcular as correlações de retorno.
Use os preços diários das ações ou das empresas de seu índice e mostre um mapa de calor das correlações de retorno diário!
Este exercício faz parte do curso
Manipulação de dados de séries temporais em Python
Instruções do exercício
Já importamos pandas como pd, matplotlib.pyplot como plt e seaborn como sns. Também carregamos a série histórica de preços dos componentes de seu índice na variável stock_prices.
- Inspecione o site
stock_pricesusando.info(). - Calcule os retornos diários para
stock_pricese atribua o resultado areturns. - Calcule as correlações entre pares para
returns, atribua-as acorrelationse imprima o resultado. - Trace um mapa de calor anotado em
seaborndas correlações de retorno diário com o título'Daily Return Correlations'.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Inspect stock_prices here
print(____)
# Calculate the daily returns
returns = ____
# Calculate and print the pairwise correlations
correlations = ____
print(____)
# Plot a heatmap of daily return correlations