Порівняння квартальних темпів зростання ВВП і прибутковості акцій

З новими навичками даунсемплінгу та агрегування часових рядів ви можете порівнювати високочастотні ряди цін акцій із низькочастотними економічними рядами.

Як перший приклад, порівняймо квартальний темп зростання ВВП з квартальною нормою прибутковості (після ресемплінгу) індексу Dow Jones Industrial з 30 великих американських компаній.

Зростання ВВП публікують на початку кожного кварталу за попередній квартал. Щоб обчислити відповідні прибутковості акцій, ви виконаєте ресемплінг фондового індексу до частоти початку кварталу за допомогою псевдоніма 'QS' та агрегування спостережень методом .first().

Ця вправа є частиною курсу

Опрацювання часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Як завжди, ми імпортували для вас pandas як pd і matplotlib.pyplot як plt.

Використайте pd.read_csv() для імпорту 'gdp_growth.csv' і 'djia.csv', для обох встановіть DateTimeIndex на основі стовпця 'date', застосувавши parse_dates і index_col, і присвойте результати відповідно змінним gdp_growth та djia, після чого перегляньте їх за допомогою .info().
Виконайте ресемплінг djia з частотою 'QS', агрегуйте за допомогою .first() і присвойте до djia_quarterly.
Застосуйте .pct_change() до djia_quarterly і .mul() на 100, щоб отримати djia_quarterly_return.
Використайте pd.concat() для конкатенації gdp_growth і djia_quarterly_return уздовж axis=1 і присвойте результат до data. Перейменуйте стовпці за допомогою .columns, задавши мітки 'gdp' і 'djia', а потім побудуйте графік методом .plot().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import and inspect gdp_growth here
gdp_growth = ____


# Import and inspect djia here
djia = ____


# Calculate djia quarterly returns here 
djia_quarterly = ____
djia_quarterly_return = ____

# Concatenate, rename and plot djia_quarterly_return and gdp_growth here 
data = ____

Редагувати та запускати код