Visualize as correlações entre os componentes do seu índice
Para entender melhor as características dos componentes do seu índice, você pode calcular as correlações dos retornos.
Use os preços diários das ações das empresas do seu índice e mostre um mapa de calor das correlações dos retornos diários!
Este exercício faz parte do curso
Manipulando dados de séries temporais em Python
Instruções do exercício
Já importamos pandas como pd, matplotlib.pyplot como plt e seaborn como sns. Também carregamos as séries históricas de preços dos componentes do seu índice na variável stock_prices.
- Inspecione
stock_pricesusando.info(). - Calcule os retornos diários de
stock_pricese atribua o resultado areturns. - Calcule as correlações par a par de
returns, atribua-as acorrelationse imprima o resultado. - Plote um mapa de calor anotado do
seaborncom as correlações dos retornos diários e 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