Рубрика «DataFrame»

в 21:00, , рубрики: DataFrame, python, акции компаний, анализ данных, Московская Биржа, финансовый анализ

Проанализируем динамику акций аутсайдеров и лидеров

Недавно прочитал статью о том, что акции-аутсайдеры (те, что максимально упали в цене за месяц) индекса Мосбиржи имеют бОльшие перспективы роста, нежели в среднем по индексу.

В данном исследовании рассмотрю

  1. динамику акций аутсайдеров и лидеров роста (период 30 дней)
  2. Имеет ли смысл покупать на просадках и играть на понижение после значительного роста

Важно! Я буду рассматривать абсолютно каждый день по всем акциям, соответственно многие просадки будут дивидендными гэпами (идея — рассмотреть все отклонения).

Буду рассматривать акции индекса Мосбиржы (только акции с долей в индексе >0,5%), а именно:
Читать полностью »

в 20:13, , рубрики: DataFrame, pandas, python, seaborn, визуализация данных, интернет-маркетинг

Попробуем визуализировать данные по рекламным кампаниям, которые храняться в DataFrame.

Дано:

DataFrame, в котором хранится статистика по рекламным кампаниям по следующим показателям:

  • CampaignName
  • Date
  • Impressions
  • Clicks
  • Ctr
  • Cost
  • AvgCpc
  • BounceRate
  • AvgPageviews
  • ConversionRate
  • CostPerConversion
  • Conversions

Визуализация столбца из DataFrame с помощью библиотеки Seaborn - 1

Импортируем все необходимое:

import seaborn as sns
from pandas import Series,DataFrame

Прочитаем наш DataFrame из csv

f=DataFrame.from_csv("cashe.csv",header=0,sep='',index_col=0,parse_dates=True)

Читать полностью »

в 15:08, , рубрики: data mining, DataFrame, Normality Test, pandas, python, машинное обучение

В этой статье будет продемонстрирована техника обработки информации по биржевым котировкам с помощью пакета pandas (python), а также изучены некоторые «мифы и легенды» биржевой торговли посредством применения методов математической статистики. Попутно кратко рассмотрим особенности использования библиотеки plotly.
Одной из легенд трейдеров является понятие «локомотива». Описать ее можно следующим образом: есть бумаги «ведущие» и есть бумаги «ведомые». Если поверить в существование подобной закономерности, то можно «предсказывать» будущие движения финансового инструмента по движению «локомотивов» («ведущих» бумаг). Так ли это? Есть ли под этим основания?
image
Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js