Ближче до секторів

Вступ до Python для фінансів

Adina Howe

Professor

Ваше завдання

Дано

Масиви NumPy з даними про S&P 100: назви, ціни, прибуток, сектори

Мета, частина II

Дослідити й проаналізувати секторні коефіцієнти P/E у компаніях S&P 100

Вступ до Python для фінансів

Крок 1: Створіть булевий масив для фільтрації

stock_prices = np.array([100, 200, 300])
filter_array = (stock_prices >= 150)
print(filter_array)
[ False True  True]
Вступ до Python для фінансів

Крок 2: Застосуйте масив фільтрації до іншого масиву

stock_prices = np.array([100, 200, 300])
filter_array = (stock_prices >= 150)
print(stock_prices[filter_array])
[200 300]
Вступ до Python для фінансів

Крок 3: Підсумуйте коефіцієнти P/E

Обчисліть середнє та стандартне відхилення цих секторних P/E

import numpy as np
average_value = np.mean(my_array)
std_value = np.std(my_array)
Вступ до Python для фінансів

Давайте потренуємось!

Вступ до Python для фінансів

Preparing Video For Download...