Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Ești analist financiar sau de business și cauți o modalitate mai simplă de a-ți gestiona portofoliul de acțiuni? Python te poate ajuta să automatizezi sarcini financiare precum calcularea riscului, monitorizarea sănătății pieței și vizualizarea tendințelor de preț ale acțiunilor – economisind timp și resurse.În acest curs, vei învăța cum să folosești structuri de date Python, instrucțiuni de control al execuției și DataFrame-uri pentru a prelucra date financiare. Vei lucra apoi cu pandas, folosind date de la Federal Reserve Bank, pentru a explora tendințele economice naționale – o componentă esențială în înțelegerea strategiilor de investiții. Vei calcula riscul pe baza datelor de preț ale acțiunilor și vei afișa aceste date în grafice clare și ușor de interpretat. La finalul cursului, vei stăpâni Python ca un adevărat profesionist al piețelor financiare.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Date calendaristice și dicționare
În acest capitol, vei învăța cum să creezi și să manipulezi obiecte datetime din Python pentru a identifica evenimente financiare importante, cum ar fi Black Friday. Vei descoperi, de asemenea, cum să stochezi și să accesezi eficient informații folosind dicționare Python.
- Reprezentarea timpului cu obiecte datetime50 XP
- Crearea obiectelor datetime pentru date calendaristice100 XP
- Obiecte datetime din șiruri de caractere100 XP
- Conversia formatului cu datetimes100 XP
- Lucrul cu datetimes50 XP
- Accesarea atributelor datetime100 XP
- Compararea obiectelor datetime100 XP
- Crearea de datetimes relative100 XP
- Dicționare50 XP
- Crearea și accesarea dicționarelor100 XP
- Acces sigur și ștergere100 XP
2
Control flow și logică
Prin activități practice, vei descoperi cum să folosești logica booleană pentru a evalua condiții și cum să aplici operatori de comparație și egalitate pentru a controla execuția în instrucțiuni if și bucle.
3
DataFrame-uri pandas
Descoperă cum să creezi și să accesezi DataFrame-uri cu pandas folosind date financiare provenite din alte structuri de date, inclusiv dicționare, liste și fișiere CSV. Vei extrage apoi informații suplimentare prin agregarea datelor pe rânduri sau coloane, calcularea mediilor și extinderea setului de date cu ajutorul funcțiilor.
4
Lucrul cu date bursiere NASDAQ
În acest capitol final, vei lucra cu date bursiere reale din NASDAQ, învățând cum să interpretezi date noi, să creezi măști pentru filtrarea datelor și să îți vizualizezi rezultatele cu ajutorul graficelor.
Python intermediar pentru finanțe
Curs
finalizat
