Побудова графіка доходностей за кілька періодів
Останній метод роботи з часовими рядами, про який ви дізналися у відео, — це .pct_change(). Давайте використаємо цю функцію, щоб обчислити доходність для різних інтервалів у календарних днях і побудувати графік, щоб порівняти відмінності у динаміці.
Ми використаємо ціни акцій Google за 2014–2016 роки.
Ця вправа є частиною курсу
Опрацювання часових рядів у Python
Інструкції до вправи
Ми вже імпортували pandas як pd і matplotlib.pyplot як plt. Також завантажили ціни акцій 'GOOG' за 2014–2016 роки, встановили частоту як щоденну за календарем і зберегли результат у змінній google.
- Створіть стовпці
'daily_return','monthly_return'та'annual_return', які містятьpct_change()для'Close'за 1, 30 і 360 календарних днів відповідно, і помножте кожен на 100. - Побудуйте графік результату з параметром
subplots=True.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result