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

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Instruções de 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_prices usando .info().
Calcule os retornos diários para stock_prices e atribua o resultado a returns.
Calcule as correlações entre pares para returns, atribua-as a correlations e imprima o resultado.
Trace um mapa de calor anotado em seaborn das correlações de retorno diário com o título 'Daily Return Correlations'.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo 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

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