V této kapitole se naučíš vytvářet a pracovat s objekty datetime v Pythonu, abys dokázal identifikovat klíčové finanční události, jako je například Černý pátek. Také se naučíš ukládat položky a efektivně je vyhledávat pomocí slovníků (dictionaries).

Reprezentace času pomocí datetime objektů

Vytváření datetime objektů pro konkrétní data

Datetimes z řetězců

Převod formátu pomocí datetime

Práce s objekty datetime

Přístup k atributům datetime

Porovnávání datetimů

Relativní datetimes

Slovníky

Vytváření a přístup ke slovníkům

Bezpečný přístup a mazání

Data a časy a slovníky

Prostřednictvím praktických úkolů objevíš, jak využívat booleovskou logiku pro vyhodnocování pravdivosti a jak pomocí porovnávacích a rovnostních operátorů řídit průběh programu v podmínkách if a smyčkách.

Operátory porovnání

Rovnost napříč typy

Přiřazení a rovnost

Porovnávání dividend

Booleovské operátory

Rozhodování s Booleovskými operacemi

Přiřazování proměnných pomocí booleovských operátorů

Negace s Booleovskými operátory

Podmíněné příkazy

Řídicí příkazy

Porovnávání prodejů a nákupů

Větvení pomocí elif a else

Cykly for a while

Přerušení cyklu for

Řízení průběhu smyčky

Řízení toku a logika

Zjistíš, jak vytvářet a zpřístupňovat DataFramy v pandas s využitím finančních dat z různých datových struktur — slovníků, seznamů i CSV souborů. Pak z dat vytěžíš další poznatky: naučíš se agregovat data přes řádky nebo sloupce, počítat průměry a rozšiřovat data pomocí funkcí.

Vytvoření DataFrame

Vytváření DataFramů

Čtení tržní historie

Přístup k datům

Přístup pomocí názvů

Přístup pomocí indexů

Agregace a shrnutí dat

Průměrné ceny

Mediány cen

Rozšiřování a úpravy dat

Vytváření nových sloupců

Odstranění sloupců z DataFrame

Manipulace s daty v Pandas

Pandas DataFrame

V závěrečné kapitole si vyzkoušíš práci s reálnými daty akcií z NASDAQu. Naučíš se interpretovat nová data, vytvářet masky pro filtrování dat a výsledky vizualizovat v grafech.

Prozkoumej data pomocí head, tail a describe

Proč použít describe

Pohled na začátek a konec dat

Popis dat

Filtrování dat

Proč filtrovat data

Filtrování dat o akciích.

Výběr dat z datového rozsahu

Vizualizace dat

Určení typu grafu

Vytvoření spojnicového grafu

Zvol typ grafu

Závěrečné shrnutí

Práce s daty akcií z NASDAQu

Alphabet stock

Jsi finanční nebo obchodní analytik, nebo jen hledáš jednodušší způsob, jak spravovat svůj akciový portfolio? Pak se ti Python bude hodit — umožní ti automatizovat finanční úkoly, jako je výpočet rizika, sledování zdraví trhu nebo vizualizace cenových trendů akcií, a ušetří ti čas i peníze.

V tomto kurzu se naučíš pracovat s datovými strukturami Pythonu, řídicími příkazy a DataFramy pro manipulaci s finančními daty. Pak se pustíš do pandas a s daty z Federální rezervní banky prozkoumáš národní ekonomické trendy — nezbytný základ pro pochopení investičních strategií. Naučíš se také počítat riziko na základě dat o cenách akcií a výsledky přehledně zobrazit v grafech. Na konci kurzu budeš mít všechno, co potřebuješ k tomu, abys v práci s finančními daty v Pythonu exceloval.

Introduction to Python for Finance

Rozvíjejte své Python dovednosti ve financích učením datetime, if-příkazů, DataFrames a dalších.

Intermediate Python for Finance

Rozšiřte své Python dovednosti pro Finance: naučte se používat datetime, if-statements, DataFrames a další.

Základy financí v Pythonu

Základy financí s CFI

Proč filtrovat data

Intermediate Python for Finance

Interaktivní praktické cvičení