Сравнение квартального роста ВВП и доходности акций

Освоив понижающую дискретизацию и агрегирование временных рядов, вы можете сравнивать высокочастотные ряды цен на акции с низкочастотными экономическими временными рядами.

В качестве первого примера сравним квартальный темп роста ВВП с квартальной доходностью (после ресемплирования) индекса Dow Jones Industrial, включающего 30 крупных американских компаний.

Данные о росте ВВП публикуются в начале каждого квартала за предыдущий квартал. Чтобы рассчитать сопоставимую доходность акций, вы выполните ресемплирование индекса до квартальной частоты с началом периода, используя псевдоним 'QS', и агрегируете данные с помощью метода .first().

Это упражнение является частью курса

Работа с временными рядами в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Как обычно, библиотеки pandas и matplotlib.pyplot уже импортированы как pd и plt соответственно.

С помощью pd.read_csv() импортируйте файлы 'gdp_growth.csv' и 'djia.csv'. Для обоих файлов задайте DateTimeIndex на основе столбца 'date', используя параметры parse_dates и index_col, и присвойте результаты переменным gdp_growth и djia соответственно, затем проверьте их с помощью .info().
Выполните ресемплирование djia с псевдонимом частоты 'QS', агрегируйте с помощью .first() и присвойте результат переменной djia_quarterly.
Примените .pct_change() к djia_quarterly и умножьте на 100 с помощью .mul(), чтобы получить djia_quarterly_return.
Используйте pd.concat(), чтобы объединить gdp_growth и djia_quarterly_return по axis=1, и присвойте результат переменной data. Переименуйте столбцы с помощью атрибута .columns, задав метки 'gdp' и 'djia', затем постройте график с помощью .plot().

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import and inspect gdp_growth here
gdp_growth = ____


# Import and inspect djia here
djia = ____


# Calculate djia quarterly returns here 
djia_quarterly = ____
djia_quarterly_return = ____

# Concatenate, rename and plot djia_quarterly_return and gdp_growth here 
data = ____

Редактировать и запускать код