Google ve Apple'a yatırılan 1.000 $'ın kümülatif getirisi II

Apple tüm dönem boyunca Google'dan daha iyi performans gösterdi, ancak bu durum çeşitli 1 yıllık alt dönemlerde farklı olabilir; bu nedenle iki hisse arasında geçiş yapmak daha da iyi bir sonuç verebilirdi.

Bunu analiz etmek için, kayan 1 yıllık dönemler için kümülatif getiriyi hesapla ve hangi dönemde hangi hissenin üstün olduğunu görmek için getirileri görselleştir.

Bu egzersiz

Python ile Zaman Serisi Verilerini Manipüle Etme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

pandası pd olarak ve matplotlib.pyplotı plt olarak zaten içe aktardık. Ayrıca, önceki egzersizdeki GOOG ve AAPL kapanış fiyatlarını dataya yükledik.

Dönem getirileri dizisinden kümülatif getiri döndüren bir multi_period_return() fonksiyonu tanımla.
data üzerinde .pct_change() uygulayarak daily_returns değerini hesapla.
daily_returns üzerinde '360D' bir .rolling() penceresi oluştur ve .apply() ile multi_period_returns uygula. Sonucu rolling_annual_returns değişkenine ata.
rolling_annual_returns değerini 100 ile çarptıktan sonra görselleştir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Import numpy
import numpy as np

# Define a multi_period_return function
def multi_period_return(period_returns):
    return ____(____)
    
# Calculate daily returns
daily_returns = ____

# Calculate rolling_annual_returns
rolling_annual_returns = ____

# Plot rolling_annual_returns

Kodu Düzenle ve Çalıştır