Побудуйте гістограму доходності
Для трейдера важливо аналізувати профіль доходності активу: діапазони змін цін, розподіли доходності тощо. Протягом років прихильники Tesla і ті, хто грав на пониження, активно робили ставки за й проти акцій Tesla, що призводило до високої волатильності цін. У вас є історичні денні ціни Tesla, і ви хочете перевірити це явище.
Біржові дані попередньо завантажено в tsla_data, а matplotlib.pyplot імпортовано як plt. Додаткові налаштування графіка, зокрема заголовок і підписи осей, уже підготовлено для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Фінансовий трейдинг у Python
Інструкції до вправи
- Обчисліть денну відсоткову зміну за ціною
Closeі збережіть її в новому стовпці з назвоюdaily_return. - Побудуйте гістограму
daily_return, установивши кількість інтервалів (bins) рівною 100.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Calculate daily returns
tsla_data['daily_return'] = tsla_data['____'].____() * 100
# Plot the histogram
tsla_data['____'].____(____, color='red')
plt.ylabel('Frequency')
plt.xlabel('Daily return')
plt.title('Daily return histogram')
plt.show()