Python für Finanzen, 2. Auflage

Kapitel 8. Finanzielle Zeitreihen

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

[Die Zeit ist es, die verhindert, dass alles auf einmal passiert.

Ray Cummings

Finanzdaten Zeitreihen sind eine der wichtigsten Datenarten im Finanzwesen. Dabei handelt es sich um Daten, die nach Datum und/oder Zeit indiziert sind. So sind zum Beispiel Aktienkurse im Zeitverlauf finanzielle Zeitreihendaten. Auch der EUR/USD-Wechselkurs im Zeitverlauf stellt eine finanzielle Zeitreihe dar; der Wechselkurs wird in kurzen Zeitabständen notiert, und eine Sammlung solcher Notierungen ist dann eine Zeitreihe der Wechselkurse.

Es gibt keine Finanzdisziplin, die ohne die Zeit als wichtigen Faktor auskommt. Das ist im Wesentlichen dasselbe wie in der Physik und anderen Wissenschaften. Das wichtigste Werkzeug von für den Umgang mit Zeitreihendaten in Python ist pandas. Wes McKinney, der ursprüngliche und Hauptautor von pandas, begann mit der Entwicklung der Bibliothek, als er als Analyst bei AQR Capital Management, einem großen Hedgefonds, arbeitete. Man kann mit Sicherheit sagen, dass pandas von Grund auf für die Arbeit mit finanziellen Zeitreihendaten entwickelt wurde.

Das Kapitel basiert hauptsächlich auf zwei finanziellen Zeitreihendatensätzen in Form von Komma-getrennten Werten (CSV-Dateien). Es geht dabei wie folgt vor:

"Finanzdaten"

In diesem Abschnitt geht es um die Grundlagen der Arbeit mit finanziellen Zeitreihendaten ...