Chapitre 1. Importer et traiter des données financières en Python
Ce chapitre est consacré à la mise en place des bases nécessaires à l'analyse des données financières par le biais du codage. Cela demande un peu de préparation, comme le téléchargement du bon logiciel et la création d'un algorithme qui va chercher les données historiques automatiquement.
À la fin du chapitre, tu devrais savoir comment importer automatiquement des données financières historiques à l'aide de Python, une compétence qui devrait te faire gagner du temps. Alors, commençons.
Installation de l'environnement
La première étape consiste à préparer l'environnement et tout ce qui est nécessaire à la réussite des algorithmes. Pour cela, tu as besoin de deux programmes :
- Un interprète Python que tu utilises pour écrire et exécuter du code.
- Logiciel graphique et financier que tu utilises comme base de données
Commençons par l'interpréteur Python. J'utilise un logiciel appelé SPYDER. Certaines personnes sont peut-être plus familières avec d'autres logiciels tels que Jupyter et PyCharm, mais le processus est le même. Tu peux télécharger SPYDER sur le site officiel ou, mieux encore, le télécharger dans le cadre d'un package plus important appelé Anaconda, qui facilite l'installation et offre plus d'outils. Note qu'il s'agit d'un logiciel open source, libre d'utilisation.
L'interface ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Read now
Unlock full access