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Curso

Importing and Managing Financial Data in Python

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 02/2023

Neste curso, você vai aprender a importar e gerenciar dados financeiros em Python usando várias ferramentas e fontes.

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PythonApplied Finance

5 h

16 vídeos

53 Exercícios

4,350 XP

45,043

Declaração de realização

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Descrição do curso

Se você quer aplicar suas novas habilidades de 'Python para Data Science' a dados financeiros do mundo real, este curso vai te dar ferramentas muito valiosas. Primeiro, você vai aprender a transferir dados do Excel para o pandas e vice-versa. Depois, vai descobrir como baixar preços de ações de várias APIs online como Google ou Yahoo! Finance, dados macroeconômicos do Federal Reserve e taxas de câmbio da OANDA. Por fim, você vai aprender a calcular retornos em diferentes horizontes de tempo, analisar o desempenho de ações por setor para IPOs e calcular e resumir correlações.

Pré-requisitos

Data Manipulation with pandas

1

Importando dados de listagem de ações a partir do Excel

Neste capítulo, você vai aprender a importar, limpar e combinar dados de planilhas de uma pasta de trabalho do Excel em um DataFrame do pandas. Você também vai praticar como agrupar dados, resumir informações por categorias e visualizar o resultado usando subplots e heatmaps. Você usará dados de empresas listadas nas bolsas NASDAQ, NYSE e AMEX com informações sobre nome da empresa, símbolo da ação, última capitalização de mercado e preço, setor ou grupo de indústria e ano do IPO. No Capítulo 2, você vai desenvolver a partir desses dados para baixar e analisar o histórico de preços de ações de algumas dessas empresas.

Lendo, inspecionando e limpando dados de CSV

Importar informações de listagem de ações da NASDAQ

Como corrigir a importação dos dados?

Ler dados usando .read_csv() com argumentos de parsing adequados

Ler dados de planilhas do Excel

Carregar informações de listagem de uma única planilha

Carregar dados de listagem de duas planilhas

Combine dados de várias planilhas

Carregar todos os dados de listagem e iterar sobre pares chave-valor de dicionário

Quantas empresas estão listadas na NYSE e na NASDAQ?

Automatize o carregamento e a combinação de dados de várias planilhas do Excel

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2

Importando dados financeiros da web

Este capítulo apresenta o acesso online ao Google Finance e ao Federal Reserve Data Service por meio do pandas DataReader. Você vai baixar dados, fazer manipulações básicas, combinar séries de dados e visualizar os resultados.

O DataReader: acesse dados financeiros online

Obtenha dados de ações de uma única empresa

Visualize a tendência do preço de uma ação

Dados econômicos do Federal Reserve

Visualize a tendência de longo prazo do preço do petróleo

Compare a participação no mercado de trabalho e as taxas de desemprego

Compare o desempenho de títulos e ações

Selecione ações e obtenha dados do Yahoo! Finance

Selecione as 5 maiores empresas de consumo listadas

Obtenha o ticker da maior empresa de consumer services

Encontre a maior empresa de consumo listada após 1998

Obtenha várias ações e gerencie um MultiIndex

Obtenha dados das 3 maiores empresas financeiras

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3

Resumindo seus dados e visualizando o resultado

Neste capítulo, você vai aprender a capturar características-chave de variáveis individuais em métricas simples. Assim, ficará mais fácil entender a distribuição das variáveis no seu conjunto de dados: Quais valores são centrais ou típicos dos seus dados? Seus dados são amplamente dispersos ou mais concentrados em torno de um ponto central? Existem outliers? Como é a distribuição geral?

Resuma seus dados com estatísticas descritivas

Liste os países mais pobres e mais ricos do mundo

Rendas globais: tendência central

Descreva a distribuição dos seus dados com quantis

Rendas globais: Dispersão

Decis da distribuição de renda global

Obtendo todas as estatísticas

Visualize a distribuição dos seus dados

Visualizando a distribuição de renda internacional

Taxas de crescimento no Brasil, China e EUA

Destacando valores na distribuição

Resumir variáveis categóricas

Empresas por setor em todas as bolsas

IPOs de tecnologia por ano em todas as bolsas

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4

Agregando e descrevendo seus dados por categoria

Este capítulo apresenta a capacidade de agrupar dados por uma ou mais variáveis categóricas e calcular e visualizar estatísticas-resumo para cada categoria. No processo, você vai aprender a comparar estatísticas de empresas por diferentes setores e coortes de IPO, analisar a distribuição de renda global ao longo do tempo e criar vários gráficos estatísticos com a biblioteca seaborn.

Agregue seus dados por categoria

Mediana da capitalização de mercado por setor

Mediana da capitalização de mercado por ano do IPO

Todas as estatísticas descritivas por setor

Mais maneiras de agregar seus dados

Valor da empresa por bolsa e setor

Calcular várias métricas por setor e bolsa

Estatísticas resumidas por categoria com seaborn

Plote a linha do tempo de IPOs para todas as bolsas usando countplot()

Mediana global da renda per capita ao longo do tempo

Calcule várias métricas por setor e ano de IPO

Distribuições por categoria com seaborn

Tendências de inflação na China, Índia e EUA

Distribuição das taxas de inflação na China, Índia e nos EUA

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Importing and Managing Financial Data in Python

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