Кластерный анализ фондового рынка и криптовалют на Python
Эта книга является практическим руководством для аналитиков, трейдеров и исследователей данных, стремящихся углубить свои знания в области анализа финансовых данных. В книге подробно рассматриваются методы кластерного анализа, их применение для оптимизации портфеля, обнаружения аномалий и прогнозирования трендов на финансовых рынках. Материалы книги сопровождается примерами кода на Python, что позволяет читателям немедленно применять изученные методы на практике. Использование популярных библиотек, таких как Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib и Seaborn, делает анализ данных доступным и эффективным.
Кластерный анализ — это мощный инструмент для выявления скрытых структур и закономерностей в данных. В финансовой сфере кластерный анализ позволяет группировать активы, такие как акции, облигации и криптовалюты, на основе их характеристик, таких как доходность, волатильность и корреляция. Это помогает инвесторам и аналитикам принимать более обоснованные решения, управлять рисками и оптимизировать портфели.
Python стал одним из самых популярных языков программирования для анализа данных и машинного обучения благодаря своей простоте, гибкости и богатому набору библиотек. Вот краткий обзор ключевых инструментов, которые будут использоваться в этой книге:
- Pandas: Библиотека для обработки и анализа данных, предоставляющая мощные инструменты для работы с табличными данными.
- NumPy: Библиотека для научных вычислений, обеспечивающая поддержку массивов и матриц.
- Scikit-learn: Библиотека машинного обучения, включающая широкий набор алгоритмов для кластеризации, классификации и регрессии.
- Matplotlib и Seaborn: Библиотеки для визуализации данных, позволяющие создавать информативные графики и диаграммы.
- Yahoo Finance, Alpha Vantage, CoinGecko, Binance API: Инструменты для получения финансовых данных, таких как котировки акций и криптовалют.
Название: Кластерный анализ фондового рынка и криптовалют на Python
Автор: Ярослав Суков
Издательство: Автор
Год: 2025
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 20.8 MB
Скачать Кластерный анализ фондового рынка и криптовалют на Python
Кластерный анализ — это мощный инструмент для выявления скрытых структур и закономерностей в данных. В финансовой сфере кластерный анализ позволяет группировать активы, такие как акции, облигации и криптовалюты, на основе их характеристик, таких как доходность, волатильность и корреляция. Это помогает инвесторам и аналитикам принимать более обоснованные решения, управлять рисками и оптимизировать портфели.
Python стал одним из самых популярных языков программирования для анализа данных и машинного обучения благодаря своей простоте, гибкости и богатому набору библиотек. Вот краткий обзор ключевых инструментов, которые будут использоваться в этой книге:
- Pandas: Библиотека для обработки и анализа данных, предоставляющая мощные инструменты для работы с табличными данными.
- NumPy: Библиотека для научных вычислений, обеспечивающая поддержку массивов и матриц.
- Scikit-learn: Библиотека машинного обучения, включающая широкий набор алгоритмов для кластеризации, классификации и регрессии.
- Matplotlib и Seaborn: Библиотеки для визуализации данных, позволяющие создавать информативные графики и диаграммы.
- Yahoo Finance, Alpha Vantage, CoinGecko, Binance API: Инструменты для получения финансовых данных, таких как котировки акций и криптовалют.
Название: Кластерный анализ фондового рынка и криптовалют на Python
Автор: Ярослав Суков
Издательство: Автор
Год: 2025
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 20.8 MB
Скачать Кластерный анализ фондового рынка и криптовалют на Python
Внимание! У Вас нет прав для просмотра скрытого текста.
Комментарии 1
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.