データセットの紹介

ファイナンスのためのPython入門

Adina Howe

Professor

総復習

  • Python シェルとスクリプト
  • 変数とデータ型
  • リスト
  • 配列
  • メソッドと関数
  • インデックスとサブセット化
  • Matplotlib
ファイナンスのためのPython入門

S&P 100 企業

S&P 100(スタンダード&プアーズ):

  • 複数の産業グループにわたる主要企業で構成
  • 大企業の株式パフォーマンス測定に利用
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S&P 100 ケーススタディ

2017 年の S&P 100 に含まれる企業のセクター内訳

円グラフ

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データ

S&P

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株価収益率(P/E)

$$ \text{株価収益率 (P/E)} = \frac{\text{株価}}{\text{1 株当たり利益}} $$

  • 企業の株価を EPS に対して評価する指標
  • 一般に、P/E が高いほど成長期待が高い
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ミッション

前提

S&P 100 を表すデータのリスト:社名、株価、利益、セクター

目標(パート I)

S&P 100 のデータ、特に各社の P/E 比を探索・分析する

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ステップ 1:リストを確認

In [1]:  my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# first element
In [2]: print(my_list[0])
1
# last element
In [3]: print(my_list[-1])
5
# range of elements
In [4]: print(my_list[0:3])
[1, 2, 3]
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ステップ 2:リストを配列に変換

# リストを配列に変換
import numpy as np
my_array = np.array(my_list)
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ステップ 3:要素ごとの配列演算

# 要素ごとの配列演算
array_ratio = array1 / array2
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分析しましょう!

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