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  3. 使用 Python 中的 statsmodels 进行回归入门
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道练习

绘制连续两年的投资组合收益

均值回归在投资中同样重要。本练习将查看标准普尔 500 指数（S&P 500）成分公司的年度收益，分别来自 2018 年和 2019 年。

数据集 sp500_yearly_returns 包含 3 列：

variable meaning
symbol 唯一标识公司的股票代码（ticker）。
return_2018 2018 年的投资表现指标。
return_2019 2019 年的投资表现指标。

收益为正表示该投资增值；为负表示亏损。

与棒球本垒打示例类似，一个朴素的预测是投资表现逐年不变，即位于 y 等于 x 的直线上。

sp500_yearly_returns 已作为 pandas 的 DataFrame 提供。

说明

100 XP
  • 新建一个图形对象 fig，以便进行图层叠加。
  • 生成一条 y 等于 x 的直线。此步骤已为您完成。
  • 使用 sp500_yearly_returns，绘制 return_2019 相对于 return_2018 的散点图，并添加线性回归趋势线，不显示标准误差带。
  • 设置坐标轴，使 x 轴与 y 轴方向上的距离比例一致。