Структура тренировочного ноутбука повторения основ Pandas, NumPy, Matplotlib
- Основные характеристики массива
- Добавление и удаление элементов из NumPy массива
- Получение определенных элементов, строк, столбцов
- Способы создания датасета
- Поиск пропущенных переменных с помощью Pandas
- Pandas – фильтрация и заполнение пропущенных переменных
- Преобразование данных в Pandas – Удаление дубликатов
- Преобразование данных в Pandas – Замена переменных
- Базовые статистические операции
- Создание графиков – scatter, plot и т.п.
- Задания для самостоятельного выполнения
Доступ к тренировочному скрипту
Структура тренировочного ноутбука для анализа временных рядов
- Рассмотрение одного из способов получения биржевых данных
- Построением графиков для визуального анализа характеристик данных
- Построение корреляционной матрицы
- Тестирование стратегии Buy and Hold
- Расчет количества активов, которые мы можем купить определенную сумму
- Построение линейной регрессионной модели
- Получение данных с YFinance, прогнозирование на n дней вперед
- Временные ряды, автокорреляция, ADF-тест
- Графики временных рядов, анализ тренда. Решение проблемы нестационарности временных данных
- Декомпозиция временных рядов