Impara Python Facilmente: la libreria NumPy

DISCLAIMER
Ci teniamo ad avvisare che TUTTI i contenuti presenti nel canale YouTube, nel profilo TikTok e, in generale, divulgate da Lifeincampagna, NON rappresentano in alcun modo un consiglio di investimento, sono invece esposti con il solo e unico scopo divulgativo.
Fare trading su qualsiasi tipo di mercato comporta un rischio di perdita.
Ricordiamo che la grandissima maggioranza delle persone che fa trading in Futures, Forex, CFDs e Stock perde denaro.
Lo staff di Lifeincampagna si dichiara non responsabile di qualsiasi perdita di denaro causata dall’apprendimento dei concetti esposti da noi.
Più nello specifico il canale Lifeincampagna è intenzionato a divulgare in maniera totalmente gratuita concetti di trading appresi e usati personalmente dallo stesso staff: il canale Lifeincampagna non intende invitare NESSUNO a emulare i concetti di trading esposti, in quanto NON siamo consulenti finanziari.
Ogni analisi, commento, considerazione effettuata rispecchia esclusivamente il punto di vista degli autori e NON rappresenta un consiglio operativo nè supporto previsionale sull’andamento futuro dei mercati.
Se decidi di investire nel trading online seguendo dei concetti appresi dalla visione di un video di Lifeincampagna lo fai AUTONOMAMENTE e in caso di perdita non siamo da ritenere responsabili in alcun modo.

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 numpy. Attraverso un esempio pratico focalizzato sull'etf dell'indice americano S&P500 (SPY), il video illustra in dettaglio il processo di acquisizione di dati di prezzo e volume tramite la libreria yfinance. Successivamente, viene mostrato come effettuare calcoli scientifici mediante le funzioni insite nella libreria.
Partiremo con l'importazione delle librerie necessarie, come yfinance per il download dei dati e numpy per le operazioni numeriche ad alte prestazioni. Mostrerò come implementare un sistema di gestione degli errori per garantire che lo script funzioni anche in presenza di problemi di rete o dati insufficienti.
Analizzeremo poi i prezzi di chiusura trasformandoli in array NumPy, esplorando la loro struttura (tipo, forma e contenuto) per comprenderne le caratteristiche. Calcoleremo i rendimenti giornalieri, sia in forma semplice che logaritmica, e ne ricaveremo le principali statistiche descrittive come media e deviazione standard, utili per misurare performance e rischio.
Infine, introdurremo le maschere booleane, uno strumento potente per filtrare i dati. In questo caso, useremo una maschera per identificare i giorni con rendimenti positivi e negativi, calcolando il numero di giorni in ciascuna categoria. Questo tipo di analisi è il punto di partenza per strategie di trading basate su segnali semplici.
Lo script è pensato per essere leggibile, modulare e facilmente estendibile, offrendo una base solida per chi vuole avvicinarsi al data analysis finanziario in modo professionale.

#Python #Programmazione #Coding #Tutorial #DataScience #ScienzaDeiDati #AnalisiDati #DataAnalysis #Tech #Educazione #Apprendimento #OnlineLearning #YouTube #VideoTutorial #Italiano #YFinance #numpy #TimeSeries #SerieTemporali #QuantitativeAnalysis #AnalisiQuantitativa #FiltroDati #DataFiltering #RaggruppamentoDati #DataGrouping #ManipolazioneDati #DataManipulation #AnalisiTemporale #TimeSeriesAnalysis #Resampling #SviluppoPython #DataVisualization #VisualizzazioneDati #Statistica #NoConsiglioFinanziario #NonÈConsulenzaFinanziaria #SoloADescrizione #SoloScopiEducativi #NessunConsiglioDiInvestimento