この章では、Pythonの基礎として、変数の命名方法やさまざまなデータ型について紹介します。

Pythonで学ぶファイナンスへようこそ！

Run code と Submit answer の違い

電卓としての Python

変数

数値変数を作成する

平均収益を求める

データ型

さまざまな型の変数を作成する

データ型を判定する

データ型を組み合わせる

Pythonへようこそ

この章では、Pythonのリストと、それを使ってデータを扱う方法を学びます。

Pythonでリストを作成する

リスト要素へのインデックス指定

複数要素のスライス

入れ子のリスト

入れ子リストで株式データをまとめる

入れ子リストを抽出する

リストのメソッドと関数

リストのメソッドと関数を試してみましょう

リストメソッドでデータを追加する

最高株価の銘柄を見つける

この章では、Pythonのパッケージ、特にNumPyパッケージを紹介し、配列操作を効率的に行う方法を学びます。

配列

配列を作成する

配列の要素ごとの演算

配列から要素を抽出する（サブセット化）

2次元配列と関数

2次元配列を作成する

2次元配列の抽出

配列の統計量を計算する

数列を生成する

分析に配列を使う

平均より高いのはどれ？

医療セクターはどの企業？

Pythonの配列

この章では、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラムを作成するためのMatplotlibパッケージを紹介します。

Pythonでの可視化

matplotlib と pyplot のインポート

軸ラベルとタイトルを追加する

同じプロットに複数の折れ線を描く

散布図

ヒストグラム

ファイナンスにおけるヒストグラムの活用例は？

データは正規分布に従っていますか？

ヒストグラムを2つ比較する

凡例を追加する

この章では、コースで学んだすべての手法をS&P 100のデータに適用します。

データセットの紹介

配列とNumPy

セクターを詳しく見てみましょう

配列のフィルタリング

セクター別データの要約

P/E 比率をプロットする

トレンドを可視化する

P/E比のヒストグラム

外れ値を特定する

外れ値の企業名を特定しましょう

S&P 100 ケーススタディ

S&P 100 data

Course Glossary

Stocks data (II)

Stocks data (I)

金融業界では、取引のダイナミクスの理解からリスク管理システムまで、定量分析に広くPythonが使われています。本コースでは、Pythonスキルを身につけながら、金融データの分析方法を学びます。
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第1章では、Pythonとファイナンスがどのように相性が良いかを説明します。そのうえで、出力の表示、計算の実行、データ型の理解、変数の作成といったPythonの基本を学びます。
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次に、Pythonのリストと配列を取り上げ、データ操作への活用方法を確認します。NumPyとMatplotlibパッケージを使って、データの操作と可視化を行います。
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最後に、S&P 100のデータセットを用いたPythonによるファイナンス分析でコースを締めくくります。ここでは、リストのフィルタリング、セクターデータの要約、P/Eレシオのヒストグラム化、トレンドの可視化、外れ値の特定まで、身につけたPythonスキルを実践します。
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コース修了時には、Pythonの基礎と実践的なファイナンス分析スキルに自信が持てるようになります。これらのスキルは、定量ファイナンスの課題解決において金融業界で高く評価されます。本コースは、Finance Fundamentals in Python トラックの一部で、ファイナンス分野でPythonをさらに深めたい方に最適です。

動画にはライブ字幕があり、動画左下の「Show transcript」をクリックすると表示できます。

コース用語集は、右側のリソースセクションにあります。

CPEクレジットを取得するには、コースを完了し、認定アセスメントで70％以上のスコアを達成する必要があります。右側のCPEクレジットの案内からアセスメントに移動できます。

Pythonスキルを磨き、金融キャリアを向上。リストや配列、データ可視化で分析を極めよう。

ファイナンスのためのPython入門

Pythonのスキルを身につけ、金融キャリアを向上させましょう。リスト、配列、データ可視化の活用方法を学び、財務分析を習得しましょう。

トレンドを可視化する

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