Сравнение индекса с эталоном I

Следующий шаг в анализе эффективности вашего индекса — сравнение его с эталонным показателем.

В видео мы использовали S&P 500 в качестве эталона. Можно также использовать промышленный индекс Доу-Джонса (DJIA), который включает 30 крупнейших компаний и является вполне подходящим ориентиром для сравнения с крупнейшими акциями всех секторов на трёх биржах.

Это упражнение является частью курса

Работа с временными рядами в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Библиотеки pandas (как pd) и matplotlib.pyplot (как plt) уже импортированы. Ваш индекс и данные DJIA загружены в переменные index и djia соответственно — обе представляют собой pd.Series().

Преобразуйте index в pd.DataFrame с названием столбца 'Index' и сохраните результат в переменную data.
Нормализуйте djia так, чтобы начальное значение равнялось 100, и добавьте его как новый столбец в data.
Вычислите общую доходность для index и djia: разделите последнюю строку data на первую, вычтите 1 и умножьте на 100.
Постройте график для обоих рядов из data.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Convert index series to dataframe here
data = ____

# Normalize djia series and add as new column to data
djia = ____
data['DJIA'] = ____

# Show total return for both index and djia
print(____)

# Plot both series

Редактировать и запускать код