Przedstawienie zbioru danych

Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Adina Howe

Professor

Ogólne powtórzenie

  • Powłoka i skrypty Pythona
  • Zmienne i typy danych
  • Listy
  • Tablice
  • Metody i funkcje
  • Indeksowanie i podzbiory
  • Matplotlib
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Spółki S&P 100

Standard and Poor's S&P 100:

  • obejmuje duże spółki z wielu branż
  • służy do pomiaru wyników akcji dużych przedsiębiorstw
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Studium przypadku S&P 100

Sektory spółek w indeksie S&P 100 w 2017 roku

wykres kołowy

Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Dane

s&p

Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Wskaźnik ceny do zysku

$$ \text{Price to earning ratio} = \frac{\text{Market price}}{\text{Earnings per share}} $$

  • Wskaźnik wyceny spółki: cena akcji do zysku na akcję
  • Im wyższy wskaźnik P/E, tym wyższe oczekiwania wzrostu
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Twoje zadanie

Dane wejściowe

Listy danych opisujących S&P 100: nazwy, ceny, zyski, sektory

Cel części I

Eksploracja i analiza danych S&P 100, w szczególności wskaźników P/E spółek

Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Krok 1: sprawdzenie list

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]
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Krok 2: konwersja list na tablice

# Convert lists to arrays
import numpy as np
my_array = np.array(my_list)
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Krok 3: operacje elementarne na tablicach

# Elementwise array operations
array_ratio = array1 / array2
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Przystąpmy do analizy!

Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Preparing Video For Download...