Plotando retornos de múltiplos períodos
O último método de séries temporais que você viu no vídeo foi .pct_change(). Vamos usar essa função para calcular retornos em vários períodos de dias de calendário e plotar o resultado para comparar os diferentes padrões.
Usaremos os preços das ações do Google de 2014 a 2016.
Este exercício faz parte do curso
Manipulando dados de séries temporais em Python
Instruções do exercício
Nós já importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt. Também carregamos os preços da ação 'GOOG' para os anos de 2014 a 2016, definimos a frequência como diária de calendário e guardamos o resultado em google.
- Crie as colunas
'daily_return','monthly_return'e'annual_return'que contêm opct_change()de'Close'para 1, 30 e 360 dias de calendário, respectivamente, e multiplique cada uma por 100. - Plote o resultado usando
subplots=True.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result