เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

เปรียบเทียบประสิทธิภาพของดัชนีกับเกณฑ์อ้างอิง I

ขั้นตอนต่อไปในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของดัชนีที่สร้างขึ้นคือการเปรียบเทียบกับเกณฑ์อ้างอิง

ในวิดีโอ เราใช้ S&P 500 เป็นเกณฑ์อ้างอิง นอกจากนี้ยังสามารถใช้ Dow Jones Industrial Average ซึ่งประกอบด้วยหุ้น 30 ตัวที่มีมูลค่าตลาดสูงสุด และถือเป็นเกณฑ์อ้างอิงที่เหมาะสมสำหรับหุ้นขนาดใหญ่จากทุกภาคส่วนในทั้งสามตลาดหลักทรัพย์

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจัดการข้อมูล Time Series ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

เราได้ import pandas เป็น pd และ matplotlib.pyplot เป็น plt ให้แล้ว รวมถึงโหลดข้อมูลดัชนีและข้อมูล DJIA ไว้ในตัวแปร index และ djia ตามลำดับ โดยทั้งคู่เป็น pd.Series()

  • แปลง index ให้เป็น pd.DataFrame ที่มีชื่อคอลัมน์ว่า 'Index' แล้วกำหนดผลลัพธ์ให้กับตัวแปร data
  • นอร์มัลไลซ์ djia ให้เริ่มต้นที่ 100 แล้วเพิ่มเป็นคอลัมน์ใหม่ใน data
  • แสดงผลตอบแทนรวมของทั้ง index และ djia โดยหารแถวสุดท้ายของ data ด้วยแถวแรก จากนั้นลบ 1 แล้วคูณด้วย 100
  • แสดงกราฟของทั้งสอง Series ใน data

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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

แก้ไขและรันโค้ด