Retorno acumulado de $1.000 investidos em google vs apple II
A Apple teve desempenho superior ao Google em todo o período, mas isso pode ter sido diferente em vários subperíodos de 1 ano, de modo que alternar entre as duas ações poderia ter gerado um resultado ainda melhor.
Para analisar isso, calcule o retorno acumulado para janelas móveis de 1 ano e, em seguida, faça o gráfico dos retornos para ver quando cada ação foi superior.
Este exercício faz parte do curso
Manipulando dados de séries temporais em Python
Instruções do exercício
Já importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt. Também carregamos os preços de fechamento de GOOG e AAPL do exercício anterior em data.
- Defina uma função
multi_period_return()que retorne o retorno acumulado a partir de um array de retornos por período. - Calcule
daily_returnsaplicando.pct_change()adata. - Crie uma janela
.rolling()de'360D'emdaily_returnse.apply()multi_period_returns. Atribua o resultado arolling_annual_returns. - Faça o gráfico de
rolling_annual_returnsdepois de multiplicá-lo por 100.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import numpy
import numpy as np
# Define a multi_period_return function
def multi_period_return(period_returns):
return ____(____)
# Calculate daily returns
daily_returns = ____
# Calculate rolling_annual_returns
rolling_annual_returns = ____
# Plot rolling_annual_returns