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Importing and Managing Financial Data in Python

Stefan Jansen

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Guarda sempre i tuoi dati!

Metriche identiche possono descrivere dati molto diversi

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Introduzione ai grafici seaborn

Tanti grafici statistici utili e chiari
Basati su matplotlib
Coltellino svizzero: seaborn.distplot()
- Istogramma
- Kernel Density Estimation (KDE)
- Rug plot

Treasury a 10 anni: trend e distribuzione

ty10 = web.DataReader('DGS10', 'fred', date(1962, 1, 1))
ty10.info()

DatetimeIndex: 15754 entries, 1962-01-02 to 2022-05-20
Data columns (total 1 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
 --  ------  --------------  -----  
 0   DGS10   15083 non-null  float64

ty10.describe()

              DGS10
mean       6.291073
std        2.851161
min        1.370000
25%        4.190000
50%        6.040000
...

Treasury a 10 anni: trend della serie temporale

ty10.dropna(inplace=True) # Avoid creation of copy

ty10.plot(title='10-year Treasury'); plt.tight_layout()

Serie storica a 10 anni

Treasury a 10 anni: distribuzione storica

import seaborn as sns
sns.distplot(ty10)

Distribuzione storica a 10 anni

Treasury a 10 anni: trend e distribuzione

ax = sns.distplot(ty10)
ax.axvline(ty10['DGS10'].median(), color='black', ls='--')

Densità a 10 anni

Passons à la pratique !

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