Finansal veri analizi için Python'un temel bilgileri ile ilgili ipuçları ve yöntemler bu makalede Yatırım kararlarınızı güçlendirmek ve verimliliğinizi artırmak için siz de bu bilgileri öğrenin Hemen okumaya başlayın!

Finansal veri analizi günümüzde yatırım yapmak isteyenlerin en çok ilgilendikleri konuların başında gelmektedir. Özellikle piyasaların hareketli olduğu dönemlerde doğru kararlar almak için finansal verilerin doğru analizi büyük önem taşımaktadır. Bu noktada, Python dilinin finansal veri analizi için kullanımı oldukça yaygındır ve birçok finansal kuruluş tarafından tercih edilmektedir.

Python, yüksek seviyeli ve açık kaynaklı bir programlama dilidir. Veri analizi, veri madenciliği ve yapay zeka gibi alanlarda sıkça kullanılır. Finansal veri analizinde kullanıldığı zaman, kolay anlaşılır ve yüksek performanslı kodlar yazmak mümkündür. Bu nedenle, finansal veri analizi yapmak isteyen herkesin Python dilini öğrenmeleri faydalı olacaktır.

Python Nedir?

Python, günümüzün en popüler programlama dillerinden biridir. Açık kaynak kodlu ve yüksek seviyeli bir dildir. Python kullanıcılara birçok avantaj sağlar çünkü kullanımı oldukça kolaydır. Ayrıca finansal veri analizi, veri madenciliği ve yapay zeka gibi alanlarda sıkça kullanılmaktadır. Yapısı, okunaklı ve anlaşılabilir olması açısından diğer programlama dillerinden ayrılır.

Python programlama dilinde veri manipülasyonu, veri analizi ve veri görselleştirme işlemleri oldukça kolaydır. Özellikle finansal veri analizi alanında birçok faydalı kütüphane mevcuttur. Bu kütüphaneler, veriyi daha iyi anlamak ve sonuçları daha iyi yorumlamak adına kullanıma sunulmuştur. Aynı zamanda finansal verileri doğru bir şekilde çözümlemeye yardımcı olur. Bu nedenle, Python, finansal verilerin analizi ve temsili için en çok tercih edilen programlama dillerinden biridir.

Python Temel Veri Yapıları

Python, veri işleme işlemleri için gerekli olan bir dizi temel veri yapısını destekler. Bu veri yapıları, finansal veri analizi sırasında sıklıkla kullanılır ve en temel dört yapı şunlardır: listeler, demetler, sözlükler ve kümeler.

Python'da listeler, birden fazla öğeyi tek bir değişkende depolamak için kullanılır. Finansal veri analizinde, tek bir değişkende saklanan çok sayıda veriyi işlemek için kullanışlıdır. Listeler ile, farklı finansal veri setlerindeki değerleri bir arada tutabilirsiniz. Listeleri oluşturmanın yanı sıra, elemanları değiştirme ve silme işlemleri, uzunluğunu bulma gibi temel işlemler de yapılabilir. Örneğin şu şekilde bir liste oluşturulabilir:

• liste = ['ilk', 'ikinci', 'üçüncü']

Demetler listelere benzemekle birlikte, elemanları değiştirilemeyen yapılar olarak tanımlanırlar. Bu nedenle, finansal veri analizinde neden kullanışlı oldukları ve listelerden nasıl farklılık gösterdikleri ele alınacak.

Sözlükler, finansal veri analizi için çok yaygın olarak kullanılan bir başka veri yapısıdır. Sözlükler, anahtar-değer çiftleri olarak tanımlanır. Bu nedenle, belirli bir özelliğin değerlerinin ortaya çıkarılmasında veri yapısı olarak kullanılırlar. Sözlükleri oluşturma, elemanlarına erişme ve güncelleme işlemleri gibi temel işlemleri yapmak mümkündür. Şu şekilde bir sözlük örneği verilebilir:

Değişken	Veri Tipi
sozluk	{'İlk': 1, 'İkinci': 2, 'Üçüncü': 3}

Kümeler, benzersiz elemanları içeren bir veri yapısıdır. Bu nedenle, finansal veri analizi sırasında tekil verileri işlemek için kullanılırlar. Python'da, kümeler tek satır kodlarında basitçe oluşturulabilir.

• kume = set([1, 2, 3, 3, 3]) # {1, 2, 3}

Python'da temel veri yapıları, finansal veri analizi sırasında esastır. Bu yapıların nasıl kullanılacağı hakkında bilgi sahibi olmak, finansal verileri daha iyi anlamak, işlemek ve yorumlamak için gereklidir.

Listeler

Listeler, finansal veri analizi içinde sıkça kullanılan bir veri yapısıdır. Birden fazla öğeyi tek bir değişkende saklamak için kullanılır. Listeler, farklı veri tiplerini de içerebilir. Örneğin, bir finansal veri setinde, tarihler, hisse senedi fiyatları ve hacimleri bir listede saklanabilir.

Listeleri oluşturmak için, öncelikle liste adı oluşturulur ve ardından köşeli parantez içinde elemanlar tanımlanır:

Kod	Açıklama
liste = [1, 2, 3, 4, 5]	5 elemanlı bir liste oluşturur
liste = ['a', 'b', 'c', 'd']	4 elemanlı bir liste oluşturur

Listeler, eleman sıralarına göre indekslenirler. İlk elemanın indeksi 0'dır ve son elemanın indeksi listenin uzunluğu - 1'dir. Örneğin, yukarıdaki kod örneğinde liste[0], 1. elemanı temsil ederken, liste[4], 5. elemanı temsil eder.

Liste elemanları değiştirilebilir ve silinebilir. Bir elemanı değiştirmek için, indeks numarası kullanılarak yeni değer atanır. Örneğin:

Kod	Açıklama
liste = [1, 2, 3, 4, 5]	5 elemanlı bir liste oluşturur
liste[0] = 10	1. eleman yerine 10 atanır

Bir elemanın listeden silinmesi için, del komutu kullanılır. Örneğin:

Kod	Açıklama
liste = [1, 2, 3, 4, 5]	5 elemanlı bir liste oluşturur
del liste[0]	1. eleman silinir

Listeler, finansal veri analizi sürecinde kullanışlıdır ve işlem yapmak için birçok farklı yöntem içerirler. Örneğin, bir listeyi tersine çevirmek için reverse() fonksiyonu kullanılabilir veya bir listeyi sıralamak için sort() fonksiyonu kullanılabilir.

Demetler

Demetler, listelere benzer ancak elemanları değiştirilemez. Bu özellikleri finansal veri analizi için oldukça kullanışlıdır. Çünkü genellikle finansal veri setleri, değiştirilemeyen ve sabit verilerden oluşur.

Örneğin, hisse senedi fiyatlarına ait verilerin bir listesini oluşturduğunuzu hayal edin. Bu verileri bir demet olarak saklamayı tercih ederseniz, fiyatların değiştirilmesi veya yanlışlıkla silinmesi gibi hatalı işlemler yapmanızın önüne geçilmiş olur. Bu sayede, finansal analizler sürecinde doğru ve yapılandırılmış verilere sahip olabilirsiniz.

Demetler, sadece finansal veri analizinde kullanışlı olmakla kalmaz, aynı zamanda Python programlama dilinde de sıkça tercih edilir. Demetlerin listelerden farklı olmasının sebebi, değiştirilemez olmalarıdır. Bu nedenle, verilerin güvenliği için son derece önemlidirler.

Demetlerin oluşturulması, elemanlarına erişme, demetlerin uzunluğunu alma gibi işlemler kolayca yapılabilir. Örneğin, () işareti ile demetler kolayca oluşturulabilir. Aynı şekilde, bir demetin herhangi bir elemanına erişmek için indeks numarası kullanılabilir.

Overall, finansal veri analizi için demetler, geleceğe yönelik işlemler için daha güvenli bir şekilde veri tutulmasına olanak sağlar. Bu nedenle, finansal veri analizi için gereklidir.

Sözlükler

Sözlükler, finansal veri analizinde sıkça kullanılan anahtar-değer çiftleri olarak tanımlanır. Sözlüklerin oluşturulması için, süslü parantezler içinde anahtar-değer çiftleri yazılır. Anahtar-değer çiftleri arasında virgül kullanılır. Örneğin, bir hisse senedi sembolü ve buna karşılık gelen fiyatı içeren bir sözlük oluşturmak için şu kod kullanılabilir:

Anahtar	Değer
"AAPL"	145.50
"AMZN"	3406.83
"GOOG"	2646.49

Sözlüklerde bir anahtar-değer çiftine erişmek için, köşeli parantezler içinde anahtarın adı yazılır. Örneğin, yukarıdaki örnekte AAPL hisse senetinin değerine erişmek için şu kod kullanılabilir:

prices = {"AAPL": 145.50, "AMZN": 3406.83, "GOOG": 2646.49}print(prices["AAPL"]) # outputs 145.5

Yeni bir anahtar-değer çifti eklemek veya bir mevcut anahtarın değerini güncellemek için, sözlüğün adı, köşeli parantezler içinde anahtarın adı ve eşittir işareti ile birlikte yeni değer yazılır. Örneğin, AAPL hissesini güncel değeri olan 150.00 ile güncellemek için şu kod kullanılabilir:

prices["AAPL"] = 150.00print(prices) # outputs {"AAPL": 150.0, "AMZN": 3406.83, "GOOG": 2646.49}

Sözlüklerde bir anahtarın varlığını kontrol etmek için, "in" anahtar kelimesi kullanılır. Örneğin, yukarıdaki örnekte MSFT hisse senedi için bir değer atanmamıştır. Bu nedenle, MSFT hisse senedinin sözlükte yer alıp almadığını kontrol etmek için şu kod kullanılabilir:

if "MSFT" in prices:    print(prices["MSFT"])else:    print("MSFT not found in prices")

Böylece, finansal veri analizinde sıkça kullanılan sözlüklerin oluşturulması, elemanlarına erişme ve güncelleme işlemleri gibi temel işlemleri açıklanmıştır.

Kümeler

Kümeler, finansal veri analizi yaparken sıklıkla kullanılan benzersiz elemanlar içeren veri yapısıdır. Kümelerde her eleman sadece bir kez bulunabilir ve bu özellikleri sayesinde birçok veri analizi işleminde kullanılmaktadır.

Python'da kümeler, süslü parantezler ({}) veya set() fonksiyonu ile oluşturulabilir. Örneğin, bir şirketin çalışanlarını yöneten bir finansal veri setinde çalışanların bir listesi olduğunu varsayalım. Bu liste içindeki benzersiz isimleri bulmak için bir küme kullanılabilir.

Çalışan İsimleri
Ahmet
Ayşe
Mehmet
Mehmet
Ahmet

Yukarıdaki listede, Ahmet ve Mehmet isimleri tekrar ediyor. Bu listeyi bir kümeye dönüştürüp benzersiz elemanları elde edebiliriz.

• Çalışan İsimleri: {'Ahmet', 'Ayşe', 'Mehmet'}

Kümeler sadece benzersiz elemanları içerdiği için, büyük veri setleri için çok faydalıdır ve işlem maliyetlerini azaltır. Ayrıca, bu veri yapısıyla birleştirme, kesişim ve fark operasyonları yapmak mümkündür.

Veri Görselleştirme

Veri Görselleştirme

Finansal veri analizinde, verilerin görselleştirilmesi sıkça kullanılmaktadır. Bu işlem için Python'da birkaç kütüphane bulunmaktadır ve bu kütüphaneler arasında en yaygın kullanılanı Matplotlib'dir. Matplotlib, grafik ve veri görselleştirme işlemlerinde çok güçlüdür.

Matplotlib kullanarak basit çizgi grafikleri, dağılım grafikleri, çubuk grafikleri ve pasta grafikleri oluşturabilirsiniz. Matplotlib'in birçok özelliği ve grafiği bulunmaktadır ve bu özelliklerle grafiklerinizi kendi zevkinize göre özelleştirebilirsiniz.

Matplotlib ile grafiğinizi oluşturmak için öncelikle kütüphaneyi yüklemeniz gerekmektedir. Bunun için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz:

import matplotlib.pyplot as plt

Bu komutu kullandıktan sonra grafiğinizi oluşturmak için plt.plot() komutunu kullanabilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki komutla bir çizgi grafiği oluşturabilirsiniz:

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4]y = [10, 20, 25, 30]plt.plot(x, y)plt.show()

Matplotlib ile oluşturabileceğiniz diğer grafik türleri arasında histogramlar, kutu grafikleri, alan grafikleri ve saçılım grafikleri yer almaktadır. Bu grafikleri oluşturmak için de farklı fonksiyonlar kullanmanız gerekmektedir. Örneğin, histogramlar oluşturmak için plt.hist() fonksiyonunu, kutu grafikleri oluşturmak için plt.boxplot() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

Matplotlib'in özelliklerinden biri de birden fazla grafik oluşturma imkanıdır. Örneğin, aşağıdaki kod bloğu ile bir çizgi grafiği ve bir çubuk grafiği oluşturabilirsiniz:

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4]y1 = [10, 20, 25, 30]y2 = [15, 25, 20, 35]plt.plot(x, y1, label='Çizgi Grafiği')plt.bar(x, y2, label='Çubuk Grafiği')plt.legend()plt.show()

Bu şekilde, finansal veri analizinde verileri daha anlaşılır hale getirmek için Matplotlib gibi kütüphanelerden yararlanabilirsiniz.

Finansal Veri Analizi İçin Pandas'

Pandas, finansal veri analizi için en çok kullanılan ve tercih edilen kütüphanelerden biridir. Veri setleri ile çalışma, veri ön işleme, filtreleme, birleştirme ve gruplama işlemleri ile veri analizi yapabilirsiniz.

Veri setlerinin yüklenmesi çok kolaydır. Pandas, CSV, Excel, SQL gibi birçok farklı veri kaynaklarından veri okuyabilir. Okunan veriler, bir DataFrame objesi şeklinde saklanır ve bu objeler, satır ve sütunlardan oluşan bir tablo şeklinde görüntülenebilir.

Verileri ön işleme aşamasında, eksik, tutarsız veya hatalı veriler temizlenir. Genellikle, bazı satırlar veya sütunlar silinir, eksik değerler ortalama veya medyan ile doldurulabilir veya aykırı veriler tespit edilip çıkarılabilir. Pandas, veri ön işleme için hazır işlevler sağlar.

Filtreleme işleminde, belirli koşulları sağlayan veriler alınır. Söz konusu koşullar, eşitlik, büyüklük veya küçüklük gibi matematiksel işlemlere veya belirli bir aralıkta bulunma durumuna dayanabilir. Pandas, filtreleme işlemi için de hazır işlevler sağlar.

Birleştirme işlemi, farklı veri kaynaklarından gelen verilerin birleştirilmesi anlamına gelir. Bu işlem, birleştirilen verilerin ortak bir öğeyi (örneğin bir tarih ya da simge) paylaştığı durumlarda kullanılır. Pandas, birleştirme işlemi için kullanışlı araçlar sunar ve verilerin daha kolay işlenebilmesini sağlar.

Gruplama işlemi, verileri belirli bir özellikte gruplama anlamına gelir. Bu, genellikle bir veri seti içindeki verileri belirli bir kategoriye göre ayrılmış olarak göstermek için kullanılır. Pandas, gruplama işlemi için hazır işlevler sağlar.

Yukarıda bahsedildiği gibi, finansal veri analizi için Pandas'in birçok farklı kullanım örneği vardır. Veri setleri ile çalışmak, verileri ön işlemek, filtrelemek, birleştirmek ve gruplamak, finansal veri analizinde çok önemlidir ve Pandas ile bu işlemler çok daha kolay ve verimli bir şekilde yapılabilir.