Aylık ortalama, medyan ve S&P500 getirilerinin standart sapmasını görselleştir

Ayrıca, yukarı örneklenmiş verilerden birkaç toplu istatistiği nasıl hesaplayacağını da öğrendin.

Bunu kullanarak, son 10 yılda günlük S&P500 getirilerinin aylık ortalama, medyan ve standart sapmasının nasıl eğilim gösterdiğini keşfedelim.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Zaman Serisi Verilerini Manipüle Etme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Her zamanki gibi, senin için pandas'ı pd olarak ve matplotlib.pyplot'ı plt olarak içe aktardık.

'sp500.csv' dosyasını içe aktarmak için pd.read_csv() kullan; parse_dates ve index_col ile 'date' sütununa dayalı bir DateTimeIndex ayarla, sonucu sp500 değişkenine ata ve .info() ile incele.
.squeeze() kullanarak sp500'ü bir pd.Series()'e dönüştür ve .pct_change() uygulayıp daily_returns'ü hesapla.
daily_returns'ü ay sonu frekansına (takma ad: 'M') .resample() et ve 'mean', 'median' ve 'std' hesaplamak için .agg() uygula. Sonucu stats değişkenine ata.
stats'ı .plot() et.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import data here
sp500 = ____

# Calculate daily returns here
daily_returns = ____

# Resample and calculate statistics
stats = ____

# Plot stats here

Kodu Düzenle ve Çalıştır