Indexcorrelatie en exporteren naar Excel

Tijdreeksgegevens manipuleren in Python

Stefan Jansen

Founder & Lead Data Scientist at Applied Artificial Intelligence

Extra analyse van je index

Correlaties van dagrendementen:
Bereken voor alle componenten
Visualiseer als heatmap
Schrijf resultaten naar Excel met .xls en .xlsx-formaten:
Enkel werkblad
Meerdere werkbladen

Indexcomponenten - prijsdata

data = DataReader(tickers, 'google', start='2016', end='2017')['Close']

data.info()

DatetimeIndex: 252 entries, 2016-01-04 to 2016-12-30
Data columns (total 12 columns):
ABB     252 non-null float64
BABA    252 non-null float64
JNJ     252 non-null float64
JPM     252 non-null float64
KO      252 non-null float64
ORCL    252 non-null float64
PG      252 non-null float64
T       252 non-null float64
TM      252 non-null float64
UPS     252 non-null float64
WMT     252 non-null float64
XOM     252 non-null float64

Indexcomponenten: rendementscorrelaties

daily_returns = data.pct_change()

correlations = daily_returns.corr()

ABB  BABA  JNJ  JPM   KO  ORCL   PG    T   TM  UPS  WMT  XOM
ABB  1.00  0.40 0.33 0.56 0.31  0.53 0.34 0.29 0.48 0.50 0.15 0.48
BABA 0.40  1.00 0.27 0.27 0.25  0.38 0.21 0.17 0.34 0.35 0.13 0.21
JNJ  0.33  0.27 1.00 0.34 0.30  0.37 0.42 0.35 0.29 0.45 0.24 0.41
JPM  0.56  0.27 0.34 1.00 0.22  0.57 0.27 0.13 0.49 0.56 0.14 0.48
KO   0.31  0.25 0.30 0.22 1.00  0.31 0.62 0.47 0.33 0.50 0.25 0.29
ORCL 0.53  0.38 0.37 0.57 0.31  1.00 0.41 0.32 0.48 0.54 0.21 0.42
PG   0.34  0.21 0.42 0.27 0.62  0.41 1.00 0.43 0.32 0.47 0.33 0.34
T    0.29  0.17 0.35 0.13 0.47  0.32 0.43 1.00 0.28 0.41 0.31 0.33
TM   0.48  0.34 0.29 0.49 0.33  0.48 0.32 0.28 1.00 0.52 0.20 0.30
UPS  0.50  0.35 0.45 0.56 0.50  0.54 0.47 0.41 0.52 1.00 0.33 0.45
WMT  0.15  0.13 0.24 0.14 0.25  0.21 0.33 0.31 0.20 0.33 1.00 0.21
XOM  0.48  0.21 0.41 0.48 0.29  0.42 0.34 0.33 0.30 0.45 0.21 1.00

Indexcomponenten: rendementscorrelaties

sns.heatmap(correlations, annot=True)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title('Daily Return Correlations')

ch4_4_v2 - Index Correlation & Saving Results to Excel.010.png

Opslaan naar één Excel-werkblad

correlations.to_excel(excel_writer= 'correlations.xls',
                      sheet_name='correlations',
                      startrow=1,
                      startcol=1)

ch4_4_v2 - Index Correlation & Saving Results to Excel.012.png

Opslaan naar meerdere Excel-werkbladen

data.index = data.index.date # Keep only date component

with pd.ExcelWriter('stock_data.xlsx') as writer:

    corr.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='correlations')

    data.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='prices')

    data.pct_change().to_excel(writer, sheet_name='returns')

ch4_4_v2 - Index Correlation & Saving Results to Excel.015.png

Laten we oefenen!

Tijdreeksgegevens manipuleren in Python