Examen approfondi des secteurs

Introduction à Python pour la finance

Adina Howe

Instructor

Votre mission

Donné

Tableaux NumPy de données décrivant le S&P 100 : noms, prix, bénéfices, secteurs

Objectif Partie II

Examiner et analyser les ratios cours/bénéfice spécifiques à chaque secteur au sein des entreprises du S&P 100

Introduction à Python pour la finance

Étape 1 : Créer un tableau de filtrage booléen

stock_prices = np.array([100, 200, 300])
filter_array = (stock_prices >= 150)
print(filter_array)
[ False True  True]
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Étape 2 : Appliquer un tableau de filtrage à un sous-ensemble d'un autre tableau

stock_prices = np.array([100, 200, 300])
filter_array = (stock_prices >= 150)
print(stock_prices[filter_array])
[200 300]
Introduction à Python pour la finance

Étape 3 : Résumer les ratios cours/bénéfice

Calculer la moyenne et l'écart type de ces ratios cours/bénéfice spécifiques au secteur

import numpy as np
average_value = np.mean(my_array)
std_value = np.std(my_array)
Introduction à Python pour la finance

Passons à la pratique !

Introduction à Python pour la finance

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