Un câine în lesă? (Partea 1)

Prețurile pentru Heating Oil și Natural Gas sunt preîncărcate în DataFrame-urile HO și NG. Mai întâi, reprezintă grafic ambele serii de prețuri, care arată ca niște parcursuri aleatoare. Apoi reprezintă diferența dintre cele două serii, care ar trebui să arate mai degrabă ca o serie cu revenire la medie (pentru a aduce cele două serii la aceleași unități de măsură, înmulțim prețurile pentru heating oil, exprimate în $/galon, cu 7,25, convertiindu-le în $/milionBTU – aceleași unități ca pentru Natural Gas).

Datele pentru contracte futures continue (fiecare contract este îmbinat într-o serie continuă pe măsură ce contractele expiră) au fost obținute de la Quandl.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza seriilor de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Reprezintă grafic Heating Oil, HO, și Natural Gas, NG, pe același subplot
- Asigură-te că înmulțești prețul HO cu 7.25 pentru a se potrivi unităților din NG
Reprezintă grafic diferența (spread-ul) pe un al doilea subplot
- Spread-ul va fi 7.25*HO - NG

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Plot the prices separately
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(7.25*___, label='Heating Oil')
plt.plot(___, label='Natural Gas')
plt.legend(loc='best', fontsize='small')

# Plot the spread
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(___*HO-___, label='Spread')
plt.legend(loc='best', fontsize='small')
plt.axhline(y=0, linestyle='--', color='k')
plt.show()

Editează și rulează codul