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コース

Intermediate Python for Finance

中級スキルレベル

更新日 2022/06

Finance向けのPythonスキルを発展。datetime、if文、DataFrameなどの使い方を学び、実務力を強化します。

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PythonApplied Finance

4時間

15 ビデオ

52 演習

4,150 XP

34,308

修了証明書

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コース説明

金融アナリストやビジネスアナリストの方、あるいは株式ポートフォリオの管理をもっと楽にしたい方に。Python を習得すれば、リスク計算、市況の把握、株価トレンドの可視化などの作業を自動化でき、時間とコストを削減できます。このコースでは、Python のデータ構造、実行制御文、そして DataFrame を使って金融データを操作する方法を学びます。次に、連邦準備制度理事会（Federal Reserve Bank）のデータを用いた pandas の操作を通じて、投資戦略の基礎となる景気動向を探ります。さらに、株価データに基づくリスクを計算し、見やすいプロットで可視化します。コース修了時には、Wall Street で通用する新たな Python 使いになっています。

前提条件

Introduction to Python for Finance

1

Datetimes and Dictionaries

In this chapter, you’ll learn how to create and manipulate Python datetime objects to help you identify key financial events, such as Black Friday. You’ll also learn how to store and efficiently look up items using Python dictionaries.

Representing time with datetimes

Creating datetimes for dates

Datetimes from strings

Converting format with datetimes

Working with datetimes

Accessing datetime attributes

Comparing datetimes

Making relative datetimes

Dictionaries

Creating and accessing dictionaries

Accessing safely and deleting

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2

Control Flow and Logic

Through hands-on activities, you’ll discover how to use Boolean logic to determine truth and use comparison and equality operators to control execution in if-statements and loops.

Comparison operators

Equality across types

Assignment and equality

Comparing dividends

Boolean operators

Decisions with Boolean operations

Assigning variables with Boolean operators

Negating with Boolean operators

If statements

Control statements

Comparing sales and purchases

Branching with elif and else

For and while loops

Breaking out of a for loop

Controlling loop execution

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3

Pandas Dataframe

Discover how to create and access DataFrames with pandas using financial data from other data structures, including Dicts, lists, and CSV files. You’ll then uncover additional insights, as you aggregate data across rows or columns, calculate averages, and extend your data using functions.

Creating a DataFrame

Creating DataFrames

Reading market history

Accessing Data

Accessing using names

Accessing using indexes

Aggregating and summarizing

Mean prices

Median prices

Extending and manipulating data

Creating new columns

Dropping columns from DataFrame

Manipulating data with Pandas

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4

Working with NASDAQ Stock Data

In this final chapter, you’ll try your hand at working with real-world NASDAQ stock data as you learn how to interpret new data, create masks to filter data, and visualize your findings with plots.

Peeking at data with head, tail, and describe

Why use describe

Peek at top and bottom

Describing data

Filtering data

Why filter data

Filtering stock data.

Selecting data from data range

Plotting data

Identifying plot type

Making a line plot

Choose kind of plot

Wrapping up

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Intermediate Python for Finance

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