Reprezentarea grafică a randamentelor pe mai multe perioade
Ultima metodă pentru serii de timp pe care ai învățat-o în videoclip a fost .pct_change(). Hai să folosim această funcție pentru a calcula randamentele pe diverse perioade calendaristice și să reprezentăm grafic rezultatele, pentru a compara diferitele tipare.
Vom folosi prețurile acțiunilor Google din perioada 2014–2016.
Acest exercițiu face parte din cursul
Manipularea datelor de tip serie de timp în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
Am importat deja pandas ca pd și matplotlib.pyplot ca plt. Am încărcat, de asemenea, prețurile acțiunii 'GOOG' pentru anii 2014–2016, am setat frecvența la zilnic calendaristic și am atribuit rezultatul variabilei google.
- Creează coloanele
'daily_return','monthly_return'și'annual_return', care să conținăpct_change()al coloanei'Close'pentru 1, 30 și, respectiv, 360 de zile calendaristice, și înmulțește fiecare cu 100. - Reprezintă grafic rezultatul folosind
subplots=True.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result