Управление финансовыми данными с помощью Python & Pandas

Анализ рыночных данных требует перехода от таблиц Excel к автоматизированным инструментам Python. Этот материал обучает работе с библиотеками Pandas, Numpy, Seaborn и Plotly для профессиональной обработки финансов. Внутри разбирается импорт данных из веб-источников, расчет доходности, рисков и корреляций, а также построение собственных финансовых индексов. Особое внимание уделено современной теории портфеля (MPT), вычислению коэффициента Шарпа и оптимизации MVO. Курс ориентирован на финансовых аналитиков и инвесторов, желающих автоматизировать расчеты и освоить методы оценки активов — от базовой обработки данных до построения сложных моделей.