Retorno cumulativo em $1,000 investido no google vs apple II

A Apple superou o Google em todo o período, mas isso pode ter sido diferente em vários subperíodos de um ano, de modo que a troca entre as duas ações pode ter gerado um resultado ainda melhor.

Para analisar isso, calcule esse retorno cumulativo para períodos contínuos de um ano e, em seguida, trace os retornos para ver quando cada ação foi superior.

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 e matplotlib.pyplot como plt. Também carregamos os preços de fechamento de GOOG e AAPL do último exercício em data.

Defina uma função multi_period_return() que retorne o retorno cumulativo de uma matriz de retornos de período.
Calcule daily_returns aplicando .pct_change() a data.
Crie uma janela '360D' .rolling() em daily_returns e .apply() multi_period_returns. Atribua o resultado a rolling_annual_returns.
Trace rolling_annual_returns depois de multiplicá-lo por 100.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo 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

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