Ярослав Суков. 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.

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.

Издательство: Автор
Год: 2025
Язык: русский
Формат: pdf

 

Скачать книгу (20,8 МБ):