Build your ultimate AI agent
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
Lernprogramm
Kursübersicht
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.
- So arbeitest du mit Datumsangaben und Zeiten in pandas50 XP
- Deine erste Zeitreihe100 XP
- Zeitreihen indizieren und resamplen50 XP
- Erstelle eine Zeitreihe mit Luftqualitätsdaten100 XP
- Jährliche Kursverläufe vergleichen100 XP
- Zeitreihenfrequenz setzen und ändern100 XP
- Lags, Veränderungen und Renditen für Aktienkursreihen50 XP
- Aktienkurse in der Zeit verschieben100 XP
- Kursänderungen von Aktien berechnen100 XP
- Mehrperiodige Renditen plotten100 XP
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.
3
Fensterfunktionen: Rollierende & expandierende Kennzahlen
In diesem Kapitel erfährst du, wie du Fensterfunktionen nutzt, um Zeitreihenkennzahlen für rollierende und expandierende Fenster zu berechnen.
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.
Zeitreihen in Python bearbeiten
Kurs
abgeschlossen
