Визуализация разницы в доходности относительно эталонного индекса

В видео вы узнали, как вычислять и визуализировать разницу в доходности акций в процентных пунктах относительно эталонного индекса.

Давайте сравним динамику Microsoft (MSFT) и Apple (AAPL) с индексом S&P 500 за последние 10 лет.

Это упражнение является частью курса

Работа с временными рядами в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Библиотеки pandas и matplotlib.pyplot уже импортированы как pd и plt соответственно.

Создайте список tickers, содержащий два тикера акций.
С помощью pd.read_csv() загрузите файлы 'msft_aapl.csv' и 'sp500.csv', задав DatetimeIndex на основе столбца 'date' с использованием параметров parse_dates и index_col, и присвойте результаты переменным stocks и sp500 соответственно.
С помощью pd.concat() объедините stocks и sp500 по axis=1, примените .dropna() для удаления всех пропущенных значений и присвойте результат переменной data.
Нормализуйте data, разделив на первую цену и умножив на 100, и присвойте результат переменной normalized.
Выберите tickers из normalized и вычтите normalized['SP500'], указав параметр axis=0 для выравнивания индексов, затем постройте график.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create tickers
tickers = ____

# Import stock data here
stocks = ____

# Import index here
sp500 = ____

# Concatenate stocks and index here
data = ____

# Normalize data
normalized = ____

# Subtract the normalized index from the normalized stock prices, and plot the result

Редактировать и запускать код