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Este capítulo estabelece as bases para aproveitar os recursos poderosos de séries temporais disponibilizados pela forma como o Pandas representa datas, em especial pelo DateTimeIndex. Você vai aprender a criar e manipular informações de data e séries temporais, e como fazer cálculos com DataFrames cientes de tempo para deslocar seus dados no tempo ou criar retornos por período.
Este capítulo aprofunda as funcionalidades essenciais de séries temporais disponibilizadas pelo pandas DataTimeIndex. Ele apresenta o reamostramento (resampling) e como comparar diferentes séries temporais normalizando seus pontos de início.
Este capítulo vai mostrar como usar funções de janela para calcular métricas de séries temporais tanto para janelas móveis (rolling) quanto expansivas (expanding).
Este capítulo combina os conceitos anteriores ensinando você a criar um índice ponderado por valor. Esse índice usa dados de valor de mercado contidos nas listagens da bolsa para calcular os pesos e informações de preços de ações de 2016. O desempenho do índice é então comparado a benchmarks para avaliar a performance do índice que você criou.
Exercício atual