ÎncepețiÎncepe gratuit

Reprezentarea grafică a randamentelor consecutive ale portofoliului

Regresia către medie este un concept important și în domeniul investițiilor. Aici vei analiza randamentele anuale obținute din investițiile în companiile din indicele Standard and Poor 500 (S&P 500), în 2018 și 2019.

Setul de date sp500_yearly_returns conține trei coloane:

variabilă semnificație
symbol Simbolul bursier care identifică în mod unic compania.
return_2018 O măsură a performanței investiției în 2018.
return_2019 O măsură a performanței investiției în 2019.

Un număr pozitiv pentru randament înseamnă că valoarea investiției a crescut; un număr negativ înseamnă că a scăzut.

La fel ca în cazul home run-urilor din baseball, o predicție naivă ar fi că performanța investiției rămâne aceeași de la un an la altul, urmând dreapta y egal cu x.

sp500_yearly_returns este disponibil ca DataFrame pandas.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în regresia cu statsmodels în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează o nouă figură, fig, pentru a permite suprapunerea graficelor.
  • Generează o dreaptă pentru y egal cu x. Acest pas a fost deja realizat pentru tine.
  • Folosind sp500_yearly_returns, trasează un grafic scatter al return_2019 față de return_2018 cu o linie de trend din regresia liniară, fără panglică pentru eroarea standard.
  • Setează axele astfel încât distanțele de-a lungul axelor x și y să arate la fel.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create a new figure, fig
fig = plt.____

# Plot the first layer: y = x
plt.axline(xy1=(0,0), slope=1, linewidth=2, color="green")

# Add scatter plot with linear regression trend line
sns.____(____)

# Set the axes so that the distances along the x and y axes look the same
plt.____(____)

# Show the plot
plt.show()
Editează și rulează codul