繪製多期間報酬率
你在影片中學到的最後一個時間序列方法是 .pct_change()。現在就用它來計算不同曆日期間的報酬率，並將結果繪圖，比較各自的變化型態。
我們將使用 2014–2016 年的 Google 股價。
本練習屬於課程
Manipulating Time Series Data in Python
練習說明
我們已經匯入了 pandas 為 pd，以及 matplotlib.pyplot 為 plt。也已載入 2014–2016 年的 'GOOG' 股價、將頻率設為曆日（calendar daily），並將結果指定為 google。
- 建立
'daily_return'、'monthly_return'、'annual_return'欄位，分別對'Close'計算 1、30、360 曆日的pct_change()，並各自乘以 100。 - 使用
subplots=True繪製結果。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create daily_return
google['daily_return'] = ____
# Create monthly_return
google['monthly_return'] = ____
# Create annual_return
google['annual_return'] = ____
# Plot the result