Vizualizează corelațiile dintre componentele indexului tău

Pentru a înțelege mai bine caracteristicile componentelor indexului tău, poți calcula corelațiile randamentelor.

Folosește prețurile zilnice ale acțiunilor companiilor din index și afișează o hartă termică a corelațiilor randamentelor zilnice!

Acest exercițiu face parte din cursul

Manipularea datelor de tip serie de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Am importat deja pandas ca pd, matplotlib.pyplot ca plt și seaborn ca sns. Am încărcat, de asemenea, seriile de prețuri istorice ale componentelor indexului tău în variabila stock_prices.

Inspectează stock_prices folosind .info().
Calculează randamentele zilnice pentru stock_prices și atribuie rezultatul variabilei returns.
Calculează corelațiile perechi pentru returns, atribuie-le variabilei correlations și afișează rezultatul.
Trasează o hartă termică adnotată seaborn a corelațiilor randamentelor zilnice cu titlul 'Daily Return Correlations'.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Inspect stock_prices here
print(____)

# Calculate the daily returns
returns = ____

# Calculate and print the pairwise correlations
correlations = ____
print(____)

# Plot a heatmap of daily return correlations

Editează și rulează codul