Накопичена дохідність із $1,000, інвестованих у google vs apple II

Apple перевершила Google за весь період, але на окремих річних проміжках це могло бути інакше, тож перемикання між цими двома акціями могло б дати ще кращий результат.

Щоб це проаналізувати, обчисліть накопичену дохідність для ковзних річних періодів і побудуйте графік, щоб побачити, коли яка акція була кращою.

Ця вправа є частиною курсу

Опрацювання часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Ми вже імпортували pandas як pd і matplotlib.pyplot як plt. Також ми завантажили ціни закриття GOOG та AAPL з попередньої вправи в data.

Визначте функцію multi_period_return(), яка повертає накопичену дохідність з масиву періодичних дохідностей.
Обчисліть daily_returns, застосувавши .pct_change() до data.
Створіть вікно .rolling() на '360D' для daily_returns і викличте .apply() з multi_period_returns. Присвойте результат змінній rolling_annual_returns.
Побудуйте графік rolling_annual_returns після множення його на 100.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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

Редагувати та запускати код