Endeks performansını göstergeyle karşılaştır II

Endeksinin performansını analiz etmenin bir sonraki adımı, onu bir göstergeyle karşılaştırmaktır.

Videoda, gösterge olarak S&P 500'ü kullandık. Alternatif olarak, 30 en büyük hisseyi içeren Dow Jones Industrial Average'ı da kullanabilirsin; bu da üç borsadaki tüm sektörlerden en büyük hisseler için makul bir gösterge olur.

Bu egzersiz

Python ile Zaman Serisi Verilerini Manipüle Etme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Senin için numpy'ı np, pandası pd ve matplotlib.pyplotı plt olarak zaten içe aktardık. Ayrıca Endeksini ve Dow Jones Industrial Average'ı (normalize edilmiş) data adlı değişkende yükledik.

data'yı incele ve ilk beş satırı yazdır.
Girdi olarak dönem getirilerinden oluşan bir numpy array alan ve dönem için toplam getiriyi döndüren multi_period_return adında bir fonksiyon tanımla. Videodaki formülü kullan: girdiye 1 ekle, sonucu np.prod()'a ver, 1 çıkar ve 100 ile çarp.
data üzerinden uzunluğu '360D' olan bir .rolling() penceresi oluştur ve multi_period_return uygula. Sonucu rolling_return_360 değişkenine ata.
rolling_return_360'ı title değeri 'Rolling 360D Return' olacak şekilde görselleştir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Inspect data
print(____)
print(____)

# Create multi_period_return function here
def multi_period_return(r):
    return (____) * 100

# Calculate rolling_return_360
rolling_return_360 = data.pct_change().____

# Plot rolling_return_360 here

Kodu Düzenle ve Çalıştır