พล็อตความแตกต่างของผลตอบแทนเทียบกับดัชนีอ้างอิง

ในวิดีโอ คุณได้เรียนรู้วิธีคำนวณและพล็อตความแตกต่างของผลตอบแทนของหุ้นในหน่วยเปอร์เซ็นต์พอยต์เทียบกับดัชนีอ้างอิง

มาเปรียบเทียบผลตอบแทนของ Microsoft (MSFT) และ Apple (AAPL) กับดัชนี S&P 500 ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมากัน

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจัดการข้อมูล Time Series ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

นำเข้า pandas เป็น pd และ matplotlib.pyplot เป็น plt ให้เรียบร้อยแล้ว

สร้างรายการ tickers ที่ประกอบด้วยสัญลักษณ์หุ้นทั้งสองตัว
ใช้ pd.read_csv() นำเข้าไฟล์ 'msft_aapl.csv' และ 'sp500.csv' โดยสร้าง DatetimeIndex จากคอลัมน์ 'date' ด้วย parse_dates และ index_col แล้วกำหนดผลลัพธ์ให้กับตัวแปร stocks และ sp500 ตามลำดับ
ใช้ pd.concat() เชื่อม stocks และ sp500 ตาม axis=1 จากนั้นใช้ .dropna() เพื่อลบค่าที่หายไปทั้งหมด แล้วกำหนดผลลัพธ์ให้กับตัวแปร data
นอร์มอลไลซ์ data โดยหารด้วยราคาแรก แล้วคูณด้วย 100 จากนั้นกำหนดผลลัพธ์ให้กับตัวแปร normalized
เลือก tickers จาก normalized แล้วลบด้วย normalized['SP500'] โดยระบุ keyword axis=0 เพื่อจัดเรียงดัชนีให้ตรงกัน จากนั้นพล็อตผลลัพธ์

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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

แก้ไขและรันโค้ด