แนะนำชุดข้อมูล

Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

Adina Howe

Professor

ทบทวนภาพรวม

  • Python shell และสคริปต์
  • ตัวแปรและชนิดข้อมูล
  • ลิสต์
  • อาร์เรย์
  • เมธอดและฟังก์ชัน
  • การ index และการ subset
  • Matplotlib
Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

บริษัทใน S&P 100

Standard and Poor's S&P 100:

  • ประกอบด้วยบริษัทชั้นนำที่ครอบคลุมหลายกลุ่มอุตสาหกรรม
  • ใช้วัดผลการดำเนินงานของหุ้นบริษัทขนาดใหญ่
Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

กรณีศึกษา S&P 100

กลุ่มอุตสาหกรรมของบริษัทใน S&P 100 ปี 2017

แผนภูมิวงกลม

Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

ข้อมูล

s&p

Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

อัตราส่วนราคาต่อกำไร

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

  • อัตราส่วนที่ใช้ประเมินมูลค่าบริษัท โดยเปรียบเทียบราคาหุ้นปัจจุบันกับกำไรต่อหุ้น
  • โดยทั่วไป P/E ratio ที่สูงกว่าบ่งบอกถึงความคาดหวังการเติบโตที่สูงกว่า
Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

ภารกิจของคุณ

ข้อมูลที่มี

ลิสต์ข้อมูลของ S&P 100 ได้แก่ ชื่อบริษัท ราคาหุ้น กำไร และกลุ่มอุตสาหกรรม

วัตถุประสงค์ ส่วนที่ 1

สำรวจและวิเคราะห์ข้อมูล S&P 100 โดยเฉพาะค่า P/E ratio ของบริษัทใน S&P 100

Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

ขั้นตอนที่ 1: ตรวจสอบลิสต์

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]
Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

ขั้นตอนที่ 2: แปลงลิสต์เป็นอาร์เรย์

# Convert lists to arrays
import numpy as np
my_array = np.array(my_list)
Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

ขั้นตอนที่ 3: การดำเนินการกับอาร์เรย์แบบ elementwise

# Elementwise array operations
array_ratio = array1 / array2
Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

มาวิเคราะห์กันเถอะ!

Python เบื้องต้นสำหรับการเงิน

Preparing Video For Download...