Plotagem de retornos de vários períodos
O último método de série temporal sobre o qual você aprendeu no vídeo foi .pct_change(). Vamos usar essa função para calcular os retornos de vários períodos de dias do 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
Manipulação de dados de séries temporais em Python
Instruções de exercício
Já importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt. Também carregamos os preços das ações do 'GOOG' para os anos de 2014 a 2016, definimos a frequência como calendário diário e atribuímos o resultado a google.
- Crie as colunas
'daily_return','monthly_return'e'annual_return'que contêm opct_change()de'Close'para 1, 30 e 360 dias corridos, respectivamente, e multiplique cada uma delas por 100. - Trace o resultado usando o site
subplots=True.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo 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