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Manipulación de datos de series temporales en Python

Sobremuestreo e interpolación con .resample()

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de datos de series temporales en Python

IntermedioNivel de habilidad

5.0+

En este capítulo se sientan las bases para aprovechar la potente funcionalidad de las series temporales que Pandas pone a disposición mediante la representación de fechas, en particular mediante DateTimeIndex. Aprenderá a crear y manipular información de fechas y series temporales, y a realizar cálculos con DataFrames temporales para desplazar los datos en el tiempo o crear rendimientos específicos de un periodo.

Exercise 1: Cómo utilizar fechas y horas con pandas Exercise 2: Su primera serie cronológica Exercise 3: Indexación y remuestreo de series temporales Exercise 4: Crear una serie temporal de datos sobre la calidad del aire Exercise 5: Comparar la evolución anual de las cotizaciones bursátiles Exercise 6: Establecer y cambiar la frecuencia de las series temporales Exercise 7: Retrasos, cambios y rendimientos de las series de cotizaciones bursátiles Exercise 8: Evolución temporal de las cotizaciones bursátiles Exercise 9: Cálculo de la evolución de las cotizaciones bursátiles Exercise 10: Trazado de rentabilidades multiperíodo

Este capítulo profundiza en la funcionalidad esencial de las series temporales disponible a través del DataTimeIndex de pandas. Introduce el remuestreo y cómo comparar diferentes series temporales normalizando sus puntos de inicio.

Exercise 1: Comparar tasas de crecimiento de series temporales Exercise 2: Comparar el rendimiento de varias clases de activos Exercise 3: Comparación de las cotizaciones bursátiles con un índice de referencia Exercise 4: Diferencia de rendimiento frente al índice de referencia Exercise 5: Modificación de la frecuencia de las series temporales: remuestreo Exercise 6: Convertir datos mensuales en semanales Exercise 7: Crear datos semanales a partir de datos mensuales de desempleo Exercise 8: Sobremuestreo e interpolación con .resample()

Ejercicio actual

Exercise 9: Utilizar la interpolación para crear datos semanales de empleo Exercise 10: Interpolar deuda/GDP y comparar con el desempleo Exercise 11: Muestreo descendente y agregación Exercise 12: Compare las tendencias semanales, mensuales y anuales del ozono en NYC & LA Exercise 13: Comparar los precios medios mensuales de las acciones de Facebook y Google Exercise 14: Compare la tasa de crecimiento trimestral GDP y la rentabilidad de las acciones Exercise 15: Visualice la media mensual, la mediana y la desviación estándar de los rendimientos del S&P500

Este capítulo le mostrará cómo utilizar la función de ventana para calcular métricas de series temporales tanto para ventanas móviles como expansivas.

Exercise 1: Funciones de ventana rodante con pandas Exercise 2: Media móvil de la calidad del aire en Nueva York desde 2010 Exercise 3: Media móvil de 360 días y desviación típica de los datos de ozono en Nueva York desde 2000 Exercise 4: Cuantiles móviles de la calidad diaria del aire en Nueva York Exercise 5: Ampliación de funciones de ventana con pandas Exercise 6: Suma acumulada frente a .diff()Exercise 7: Rendimiento acumulado de $1,000 invertido en google vs apple I Exercise 8: Rendimiento acumulado de $1,000 invertido en google vs apple II Exercise 9: Estudio de caso: Simulación de precios del S&P500 Exercise 10: Paseo aleatorio I Exercise 11: Paseo aleatorio II Exercise 12: Paseo aleatorio III Exercise 13: Relaciones entre series temporales: correlación Exercise 14: Correlaciones de rentabilidad anual entre varios valores

Este capítulo combina los conceptos anteriores enseñándole a crear un índice ponderado por valor. Este índice utiliza los datos de capitalización bursátil que figuran en los listados de las bolsas para calcular las ponderaciones y la información sobre el precio de las acciones en 2016. A continuación, el rendimiento del índice se compara con los índices de referencia para evaluar el rendimiento del índice creado.

Exercise 1: Seleccionar componentes del índice e importar datos Exercise 2: Explorar y limpiar la información del listado de empresas Exercise 3: Seleccionar e inspeccionar los componentes del índice Exercise 4: Información sobre los precios de los componentes del índice de importación Exercise 5: Construir un índice ponderado por la capitalización bursátil Exercise 6: Calcular el número de acciones en circulación Exercise 7: Crear series temporales de valor de mercado Exercise 8: Calcular y trazar el índice compuesto Exercise 9: Evaluar el rendimiento del índice Exercise 10: Calcular la contribución de cada acción al índice Exercise 11: Comparar el rendimiento del índice con el índice de referencia I Exercise 12: Comparar el rendimiento del índice con el índice de referencia II Exercise 13: Correlación de índices y exportación a Excel Exercise 14: Visualice las correlaciones de los componentes de su índice Exercise 15: Guarde sus análisis en varias hojas de cálculo Excel Exercise 16: ¡Enhorabuena!