sell in may heatmap

sell in may... 가 맞는지 알아 보기 위해서 heatmap 그릴 때, 모든 ETF의 연도별 월별 수익률 평균을 구해 보는 것은 의미가 있을까요? 이렇게 구해보면 sell in may... 라는 말은 맞이 않는 것 같습니다. 이렇게 하는 것도 의미가 있을까요?

import pandas as pd

import numpy as np

import plotly.graph_objects as go

df = pd.read_excel('df_etf.xlsx', index_col = 0)

df_copy = df.copy()

# KODEX ETF data 추출

condition_kodex = [df_copy.columns[i] for i in range(df_copy.shape[1]) if 'KODEX' in df_copy.columns[i]] # list comprehension

df_copy_kodex = df_copy.loc[:, condition_kodex]

df_copy_kodex['YEAR'] = df_copy_kodex.index.year

df_copy_kodex['MONTH'] = df_copy_kodex.index.month

# 년도별 월별 모든 ETF 수익률 평균

YEAR = 2012 # ETF data 기간 : 2012 ~ 2022

empty_df = pd.DataFrame()

while YEAR < 2023 :

YEAR = YEAR

df_copy_kodex_yr = df_copy_kodex[df_copy_kodex['YEAR'] == YEAR]

df_copy_gr = df_copy_kodex_yr.groupby('MONTH')

df_sell_in_may = df_copy_gr.mean()

df_month_return = np.round((df_sell_in_may.mean(axis = 1).pct_change(periods = 1))*100, 2)

empty_df[YEAR] = df_month_return

YEAR = (YEAR + 1)

trace = go.Heatmap(x = empty_df.columns,

y = empty_df.index,

z = empty_df)

fig = go.Figure(data = trace)

fig.show()