Построение графиков доходности за несколько периодов
Последний метод для работы с временными рядами, который вы изучили в видео, — это .pct_change(). Давайте воспользуемся этой функцией, чтобы рассчитать доходность за различные календарные периоды и построить графики для сравнения полученных закономерностей.
Мы будем использовать данные о ценах акций Google за 2014–2016 годы.
Это упражнение является частью курса
Работа с временными рядами в Python
Инструкции к упражнению
Библиотеки pandas и matplotlib.pyplot уже импортированы как pd и plt соответственно. Также загружены цены акций 'GOOG' за 2014–2016 годы: установлена дневная календарная частота, а результат присвоен переменной google.
- Создайте столбцы
'daily_return','monthly_return'и'annual_return', содержащие значенияpct_change()для столбца'Close'за 1, 30 и 360 календарных дней соответственно, и умножьте каждый результат на 100. - Постройте графики с помощью параметра
subplots=True.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result