Управление финансовыми данными с помощью Python & Pandas

45 участников

О чём курс

Анализ рыночных данных требует перехода от таблиц Excel к автоматизированным инструментам Python. Этот материал обучает работе с библиотеками Pandas, Numpy, Seaborn и Plotly для профессиональной обработки финансов. Внутри разбирается импорт данных из веб-источников, расчет доходности, рисков и корреляций, а также построение собственных финансовых индексов. Особое внимание уделено современной теории портфеля (MPT), вычислению коэффициента Шарпа и оптимизации MVO. Курс ориентирован на финансовых аналитиков и инвесторов, желающих автоматизировать расчеты и освоить методы оценки активов — от базовой обработки данных до построения сложных моделей.

Программа обучения

  • Часть 1: Основы Pandas (от начального уровня до продвинутого)
  • Часть 2: Ядро курса
    • Импорт финансовых данных (веб-источники, Excel, CSV)
    • Расчет риска, доходности и корреляции (акции, индексы, портфели)
    • Типы доходности (простая, логарифмическая, годовая)
    • Создание индивидуальных финансовых индексов (взвешенные по цене, стоимости, равновзвешенные)
    • Анализ цены возврата против общей доходности
    • Создание, анализ и оптимизация портфелей акций
    • Расчет коэффициента Шарпа, систематического и бессистемного риска, Бета и Альфа
    • Современная теория портфеля (CAPM) и диверсификация рисков
    • Прогнозная оптимизация средней дисперсии (MVO) и её ограничения
  • Практический блок: 200 упражнений по кодированию и финальный проект
Складчина создана 11 апреля 2021 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы автора 4

AH Alexander Hagmann Все материалы
88 ₽ 999 ₽