Построение графика последовательных доходностей портфеля
Регрессия к среднему — важная концепция и в инвестировании. В этом упражнении вы рассмотрите годовую доходность инвестиций в компании индекса Standard and Poor 500 (S&P 500) за 2018 и 2019 годы.
Набор данных sp500_yearly_returns содержит три столбца:
| Переменная | Описание |
|---|---|
| symbol | Биржевой тикер, однозначно идентифицирующий компанию. |
| return_2018 | Показатель инвестиционной доходности в 2018 году. |
| return_2019 | Показатель инвестиционной доходности в 2019 году. |
Положительное значение доходности означает, что стоимость инвестиции выросла; отрицательное — что она снизилась.
Как и в случае с хоум-ранами в бейсболе, наивный прогноз предполагает, что инвестиционная доходность остаётся неизменной из года в год и лежит на прямой y = x.
sp500_yearly_returns доступен в виде DataFrame библиотеки pandas.
Это упражнение является частью курса
Введение в регрессию с statsmodels на Python
Инструкции к упражнению
- Создайте новый график,
fig, для наложения слоёв. - Постройте прямую y = x. Это уже сделано за вас.
- Используя
sp500_yearly_returns, постройте диаграмму рассеянияreturn_2019относительноreturn_2018с линией тренда линейной регрессии и без доверительного интервала. - Установите одинаковый масштаб по осям x и y.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()