Impara Python Facilmente: la libreria pandas

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Questo video tutorial presenta una metodologia strutturata per l'analisi quantitativa di dati finanziari storici utilizzando il linguaggio di programmazione Python e le librerie yfinance e pandas. Attraverso un esempio pratico focalizzato sul titolo azionario Apple (AAPL), il video illustra in dettaglio il processo di acquisizione di dati di prezzo e volume tramite la libreria yfinance. Successivamente, viene mostrata la creazione e la manipolazione di un DataFrame pandas per l'organizzazione e l'analisi dei dati.
Il contenuto didattico include la visualizzazione preliminare dei dati, il calcolo di statistiche descrittive fondamentali, la generazione di nuove variabili derivate quali il rendimento giornaliero percentuale e la media mobile a 20 periodi. Vengono inoltre esposte tecniche di filtraggio per l'identificazione di specifiche condizioni di mercato (ad esempio, giorni con elevato volume di scambio) e procedure di raggruppamento per l'analisi di tendenze su base annuale.
Una sezione specifica è dedicata alla manipolazione di dati temporali, con la dimostrazione della conversione dell'indice in formato data e del resampling per l'aggregazione a intervalli mensili. Infine, il video presenta un metodo per identificare e visualizzare i periodi di performance più significativa attraverso l'ordinamento e la selezione dei dati in base al rendimento giornaliero.
L'approccio didattico è orientato alla fornitura di competenze pratiche per l'analisi esplorativa dei dati finanziari, fornendo agli spettatori gli strumenti necessari per replicare e adattare le tecniche presentate ai propri set di dati e obiettivi analitici.

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