Накопленная доходность на 1 000 долларов, вложенных в Google и Apple — часть II

За весь рассматриваемый период акции Apple показали лучший результат, чем Google. Однако в отдельные годовые подпериоды картина могла быть иной: своевременное переключение между бумагами могло бы принести ещё большую прибыль.

Чтобы проверить это, вычислите накопленную доходность для скользящих годовых периодов, а затем постройте график, чтобы увидеть, когда каждая из акций была предпочтительнее.

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. Цены закрытия GOOG и AAPL из предыдущего упражнения загружены в переменную data.

Определите функцию multi_period_return(), которая возвращает накопленную доходность на основе массива доходностей за отдельные периоды.
Вычислите daily_returns, применив .pct_change() к data.
Создайте скользящее окно '360D' с помощью .rolling() для daily_returns и примените .apply() с функцией multi_period_returns. Сохраните результат в переменную rolling_annual_returns.
Постройте график rolling_annual_returns, предварительно умножив значения на 100.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import numpy
import numpy as np

# Define a multi_period_return function
def multi_period_return(period_returns):
    return ____(____)
    
# Calculate daily returns
daily_returns = ____

# Calculate rolling_annual_returns
rolling_annual_returns = ____

# Plot rolling_annual_returns

Редактировать и запускать код