Um olhar mais atento aos setores

Introdução ao Python para finanças

Adina Howe

Professor

Sua missão

Dado

Arrays NumPy com dados do S&P 100: nomes, preços, lucros, setores

Objetivo - Parte II

Explorar e analisar P/L por setor nas empresas do S&P 100

Introdução ao Python para finanças

Passo 1: criar um array booleano de filtro

stock_prices = np.array([100, 200, 300])
filter_array = (stock_prices >= 150)
print(filter_array)
[ False True  True]
Introdução ao Python para finanças

Passo 2: aplicar o filtro para subdefinir outro array

stock_prices = np.array([100, 200, 300])
filter_array = (stock_prices >= 150)
print(stock_prices[filter_array])
[200 300]
Introdução ao Python para finanças

Passo 3: resumir os P/L

Calcular a média e o desvio padrão desses P/L por setor

import numpy as np
average_value = np.mean(my_array)
std_value = np.std(my_array)
Introdução ao Python para finanças

Vamos praticar!

Introdução ao Python para finanças

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