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Kurs

Zeitreihen in Python bearbeiten

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 05/2022
In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Arbeit mit Zeitreihendaten.
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PythonData Manipulation
4 Std.
16 Videos
55 Übungen
4,700 XP
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Kursbeschreibung

In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Arbeit mit Zeitreihendaten. Zeitreihendaten sind Daten, die über eine Folge von Daten oder Zeiten indiziert sind. Du lernst, wie du die in Pandas eingebauten Methoden nutzt, um mit diesem Index zu arbeiten. Außerdem erfährst du, wie du Zeitreihen neu abtastest (Resampling), um die Frequenz zu ändern. Der Kurs zeigt dir auch, wie du rollierende und kumulative Werte für Zeitreihen berechnest. Zum Schluss setzt du all diese Fähigkeiten ein, um aus echten Börsendaten einen wertgewichteten Aktienindex zu erstellen.

Voraussetzungen

Data Manipulation with pandas
1

Arbeiten mit Zeitreihen in Pandas

Dieses Kapitel legt die Grundlagen, um die leistungsfähigen Zeitreihenfunktionen zu nutzen, die sich aus der Art ergeben, wie Pandas Daten repräsentiert – insbesondere durch den DateTimeIndex. Du lernst, wie du Datumsangaben und Zeitreihen erstellst und bearbeitest und wie du mit zeitbewussten DataFrames rechnest, um Daten in der Zeit zu verschieben oder periodenspezifische Renditen zu berechnen.
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2

Grundlegende Zeitreihen-Kennzahlen & Resampling

Dieses Kapitel vertieft die zentralen Zeitreihenfunktionen, die über den pandas DateTimeIndex bereitgestellt werden. Es führt in Resampling ein und zeigt, wie du verschiedene Zeitreihen vergleichen kannst, indem du ihre Startpunkte normalisierst.
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3

Fensterfunktionen: Rollierende & expandierende Kennzahlen

In diesem Kapitel erfährst du, wie du Fensterfunktionen nutzt, um Zeitreihenkennzahlen für rollierende und expandierende Fenster zu berechnen.
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4

Alles zusammenführen: Einen wertgewichteten Index erstellen

Dieses Kapitel verbindet die vorherigen Konzepte und zeigt dir, wie du einen wertgewichteten Index erstellst. Dieser Index verwendet Marktkapitalisierungsdaten aus Börsenlisten zur Gewichtung und Aktienkursinformationen aus 2016. Anschließend wird die Indexentwicklung mit Benchmarks verglichen, um die Performance deines erstellten Index zu bewerten.
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