Finansal Veri Analizi İçin Python Programlama: Başlamak İçin İpuçları kitabı ile finans sektöründeki verileri analiz edin Python ile verileri toplayın, düzenleyin ve analiz edin Verileri doğru yorumlayarak kararlarınızı optimize edin Kitabı hemen sipariş verin!
Finansal dünyada verilerin analizi gün geçtikçe daha büyük bir önem kazanmaktadır. Veriler arasında yapılacak doğru bağlantılar, gelecek için doğru tahminler yapabilmek adına oldukça etkili olacaktır. İşte tam da bu noktada, Python programlama dili devreye giriyor. Finansal verilerin analizi için oldukça uygun bir platform olan Python, özellikle son dönemde yapılan çalışmalarla adını daha çok duyurmuştur.
Birçok kolaylık sağlayan Python programlama dili, finansal verilerin analizinde de oldukça işe yaramaktadır. Gerek veri tipleri, gerek döngüler, gerekse fonksiyonlar açısından oldukça zengin bir içeriğe sahip olan Python, bu özellikleriyle finansal verilerin analizinde büyük kolaylık sağlamaktadır.
Peki Python programlama dili hakkında bilgi sahibi olup finansal verilerin analizi için kullanmaya başlamak isteyenler neler yapabilirler? İlk olarak Python'un temel özellikleri hakkında bilgi edinmek gerekmektedir. Python'da yer alan veri tipleri, değişkenler, koşullu ifadeler, döngüler ve fonksiyonlar hakkında bilgi sahibi olmak, finansal verilerin analizi için oldukça önemlidir.
Bunun yanı sıra finansal verilerin analizi sırasında sıkça kullanılan numpy, pandas, matplotlib, datetime, xlrd, yfinance gibi kütüphaneler hakkında bilgi sahibi olmak da oldukça işe yarar. Bu kütüphaneler sayesinde zaman serileri analizi, verilerin görselleştirilmesi, doğrudan Yahoo Finance'ten veri çekilmesi gibi işlemler kolaylıkla gerçekleştirilebilir.
Python Programlama Dilinin Finansal Veri Analizindeki Yeri
Python, son yıllarda finansal dünyada yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Bu programlama dili, finansal verilerin analizi için büyük kolaylıklar sağlamaktadır. Python kullanarak finansal verileri analiz etmek, finans sektörünün veri işleme ve karar alma sürecini hızlandırmakta ve daha doğru sonuçlar elde etmeyi sağlamaktadır.
Bu durum finansal analistler arasında Python kullanımının yaygınlaşmasına sebep olmuştur. Python’un finansal verilerin analizi için kullanılabilir birçok kütüphanesi bulunmaktadır. Bu kütüphaneler sayesinde büyük miktarda finansal veri kolayca işlenebilir, analiz edilebilir ve sonuçları görselleştirilebilir hale gelmektedir.
Buna ek olarak, Python ile yazılan finansal veri analiz araçları ve uygulamaları, finansal verilerin daha hızlı ve daha doğru bir şekilde analiz edilmesine yardımcı olmaktadır. Ayrıca, Python programlama dili kolay bir öğrenme eğrisi sunmakta ve finansal veri analizi gibi karmaşık işlemlerin daha anlaşılır bir şekilde yapılmasını sağlamaktadır.
Sonuç olarak, Python programlama dili, finansal verilerin analizi için kullanılan en popüler dillerden biridir. Kolay öğrenilebilir olması, birçok kullanışlı kütüphaneye sahip olması ve finansal verilerin analizi için doğru ve hızlı sonuçlar sağlaması nedeniyle finans dünyasında başarılı bir kullanım sağlamaktadır.
Python Programlama Dilinin Temelleri
Python, son yılların en popüler programlama dillerinden biri haline geldi ve finansal verilerin analizi için de sıkça kullanılır hale geldi. Python programlama dilinin temel özellikleri arasında değişkenler, veri tipleri, koşullu ifadeler, döngüler ve fonksiyonlar yer alır.
Veri tipleri arasında, string, integer, float, boolean ve list yer alır. String veri tipleri, metinler için kullanılır ve manipülasyon işlemleri yapmak için çeşitli yöntemler bulunur. List veri tipleri ise birden fazla veri öğesini içerir ve değiştirilebilir.
Değişkenler, program içindeki değerleri depolamak için kullanılır ve farklı veri tipleriyle ilişkilendirilebilir. Koşullu ifadeler, programın belirli koşullara göre önceden belirlenmiş olan işlemleri yapmasını sağlar. Döngüler ise belirli bir görevi birkaç kez tekrarlamayı mümkün kılar.
Fonksiyonlar, program içinde belirli bir işlemi yapmak için kullanılabilir ve belirli bir parametre listesiyle birlikte tanımlanır. Python programlama dili, fonksiyon çağrısından sonra bir değer döndürmesini sağlar.
Python programlama dilinin temel özellikleri arasında yer alan bu kavramlar, finansal veri analizi için önemlidir ve birçok işlevi yerine getirir. Örneğin, değişkenler, finansal verilerin depolanması için kullanılabilir ve koşullu ifadeler, finansal verilerin belirli koşullara göre analiz edilmesini sağlayabilir. Döngüler sayesinde, veri analizi işlemleri birkaç kez tekrarlanabilir ve fonksiyonlar sayesinde de belirli işlemler tekrar edilebilir ve programlamada daha verimli hale getirilebilir.
Veri Tipleri
Python programlama dili, finansal verilerin analizi için kullanılan birçok veri tipini destekler. Bunların en yaygın olanları string, integer, float, boolean ve list veri tipleridir.
String Veri Türü:
String veriler, bir metnin karakter dizisi olarak tutulduğu veri tipleridir. Python dilinde string veriler, tek tırnak veya çift tırnak içinde yazılır. Örneğin:
|
String verileri manipüle etmek için birçok yöntem kullanılabilir. Bu yöntemler arasında string verileri birleştirme, string verilerde karakter değiştirme işlemi yapma, string verileri parçalama ve string verileri büyük-küçük harfe dönüştürme gibi işlemler yer alır.
List Veri Türü:
List veriler, sayılar, stringler ve diğer veri tipleri gibi çeşitli öğeleri içeren bir veri tipidir. Python'da list verileri köşeli parantezler içerisinde yazılır. Örneğin:
|
List verileri manipüle etmek için birçok yöntem kullanılabilir. Bu yöntemler arasında listenin elemanlarını ekleme, çıkarma, değiştirme, sıralama ve ters çevirme işlemleri yer alır.
Python'da string, integer, float, boolean ve list veri tiplerinin manipülasyonu oldukça kolaydır ve finansal verilerin analizi için büyük bir potansiyel sunar.
String Veri Türü
Python programlama dilindeki string veri tipi, karakter dizisi olarak da bilinir ve işlem yapmak için yaygın olarak kullanılır. String verileri birçok farklı yöntemle manipüle edebilirsiniz. Bunlardan biri, string verilerinin birleştirilmesi için kullanılan '+' operatörüdür.
Örneğin, 'Merhaba' ve 'Dünya' string verilerini birleştirmek istediğinizde, 'Merhaba'+'Dünya' şeklinde kullanabilirsiniz. Bu, 'MerhabaDünya' stringini oluşturacaktır.
Bir başka kullanışlı yöntem de string verilerinin yerini değiştirmektir. Bunun için replace() metodu kullanılır. Örneğin, 'Bugün hava çok sıcak' cümlesindeki 'sıcak' kelimesini 'soğuk' ile değiştirmek isterseniz, aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:
```cumle = 'Bugün hava çok sıcak'yeni_cumle = cumle.replace('sıcak', 'soğuk')print(yeni_cumle)```
Bu, 'Bugün hava çok soğuk' cümlesini verir.
Ayrıca, len() fonksiyonu kullanarak bir string verisinin uzunluğunu da bulabilirsiniz. Örneğin, 'Python programlama dili' stringinin uzunluğunu öğrenmek için, len('Python programlama dili') şeklinde kullanabilirsiniz.
Bu örnekler, Python programlama dilindeki string veri tipinin kullanımına birkaç örnek vermektedir. String verilerinin manipülasyonu için daha fazla yöntem ve fonksiyon bulunmaktadır.
List Veri Türü
Python programlama dilinde bulunan list veri tipi, birden fazla veri öğesinin bir araya getirilmesine izin veren bir veri tipidir. Listenin içindeki öğeler arasında farklı veri tipleri de olabilir. Örneğin, bir liste içerisinde string, integer ve float veri tipleri bir arada bulunabilir.
Listeler, köşeli parantezler kullanılarak oluşturulur. Listenin öğeleri virgülle ayrılarak yazılır. Örneğin:
my_list = ["elma", 3, 5.6, True]
Listeler üzerinde birçok farklı işlem yapılabilir. İşlem yaparken genellikle for veya while döngüleri kullanılır. Listelerin elemanlarını belirli aralıklarla seçmek için slicing işlemi yapılabilir. Örneğin:
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]my_slice = my_list[1:3] # [2, 3] elde edilir
Listeler, öğelerinin değiştirilebilir olması nedeniyle oldukça esnek bir veri tipidir. Listenin sonuna öğe eklemek için append fonksiyonu, belirli bir indekse öğe eklemek için insert fonksiyonu, öğe silmek için pop veya remove fonksiyonları kullanılabilir.
Listelerdeki elemanların sayısı len fonksiyonu ile bulunabilir. Listenin elemanları toplamı sum fonksiyonu ile hesaplanabilir. Ayrıca, liste elemanları arasında matematiksel işlemler, örneğin toplama veya çarpma işlemi, de gerçekleştirilebilir.
Listelerin bir diğer özelliği, list comprehension olarak adlandırılan yapıdır. Bu yapı sayesinde, liste elemanlarını istenilen kurala göre oluşturmak mümkündür. Örneğin:
words = ["elma", "armut", "erik"]upper_words = [word.upper() for word in words] # ["ELMA", "ARMUT", "ERIK"] elde edilir
Üstteki örnekte, words listesindeki tüm string öğeler büyük harflere dönüştürülerek new_list adında yeni bir liste oluşturulmuştur.
Koşullu İfadeler
Python programlama dilinde koşullu ifadeler yazarak belirli durumlarda belirli işlemler yapabilirsiniz. Bu, finansal verilerin analizi sırasında oldukça yararlıdır. If, else ve elif anahtar kelimeleri, koşulların belirlenmesine ve programların belirli durumlarda doğru kararlar almasına yardımcı olur.
Bu ifadelerde kullanılan koşul operatörleri, belirli bir durumun doğru ya da yanlış olduğunu belirlemek için kullanılır. Örneğin, eğer bir hisse senedi fiyatı 100 TL'den fazlaysa, satın alınabilir, aksi takdirde satın alınması önerilmez. Bu durumda, ">" operatörü kullanarak koşulu oluşturabilirsiniz.
| Koşul Operatörü | Anlamı |
|---|---|
| == | Eşittir |
| != | Eşit değildir |
| > | Büyüktür |
| < | Küçüktür |
| >= | Büyük eşittir |
| <= | Küçük eşittir |
Koşullu ifadelerin yapısı şu şekildedir:
if koşul: işlem1else: işlem2
Bu örnekte, koşul doğruysa, işlem1 yapılır. Aksi takdirde, yani koşul yanlışsa, işlem2 yapılır. Elif anahtar kelimesi kullanarak birden fazla koşulda belirli işlemler yapılabilir. Koşulların sırası önemlidir, çünkü en üstteki koşul doğru olduğunda diğer koşullara bakılmadan işlem yapılır.
if koşul1: işlem1elif koşul2: işlem2elif koşul3: işlem3else: işlem4
Bu ifade yapısında, önce koşul1 kontrol edilir. Eğer doğruysa, işlem1 yapılır. Doğru değilse, koşul2 kontrol edilir. Eğer doğruysa, işlem2 yapılır. Koşul2 yanlışsa, koşul3 kontrol edilir. Eğer doğruysa, işlem3 yapılır. Eğer hiçbir koşul doğru değilse, işlem4 yapılır.
Python programlama dilindeki koşullu ifadeler, finansal veri analizi sırasında karar vermenize ve işlemler yapmanıza yardımcı olacak önemli araçlardır. Bu nedenle, koşullu ifadelere hakim olmanız önemlidir.
Döngüler
Python programlama dili, for ve while döngüleri gibi programlama yapılarını da içerir. Döngüler, belirli bir işlemi belirli bir koşul sağlandığı sürece tekrarlamak için kullanılır.
For döngüsü, belirli bir değerin listesinde gezinmek için kullanılır. For döngüsü kullanarak, her bir elemana ve listedeki tüm elemanlara sırayla erişebilir ve onları manipüle edebilirsiniz. Öte yandan, while döngüsü, belirli bir koşul sağlandığı sürece döngünün sürdürülmesine olanak tanır. While döngüsü, kullanıcının verdiği koşula göre döngü işlemini gerçekleştirir ve bu koşul doğru olduğu sürece tekrarlanır.
For ve while döngüleriyle birlikte kullanılan break ve continue ifadeleri, döngülerin daha esnek bir şekilde kontrol edilmesini sağlar. Break ifadesi, döngü çalışırken belirli bir koşulu karşıladığında döngünün tamamlanmasını sağlar. Continue ifadesi ise belirli bir koşulu karşıladığında o adımı atlayarak diğer adımların tamamlanmasına izin verir.
Özetle, Python programlama dilindeki for ve while döngüleri, programcılara belirli bir işlemi, belirli bir koşul sağlandığı sürece tekrarlamak ve elemanları manipüle etmek için kolay bir yol sağlar. Bu döngüler, finansal verilerin analizi için de kullanılabilir ve verilerin kolayca sınıflandırılması ve analiz edilmesine yardımcı olabilir.
Fonksiyonlar
Python programlama dilinde fonksiyonlar belirli işlevleri yerine getirebilecek işlevsel bloklardır. Fonksiyonlar, belirli bir işlemi defalarca yapmanızı gerektiğinde kullanılır ve kodun yeniden kullanılabilirliğini artırır. Bir fonksiyonu tanımlarken, fonksiyonun adını belirlemek ve parantez içine parametrelerin eklenmesi gerekir. Parametreler, fonksiyonun ihtiyaç duyduğu verileri temsil ederler. Fonksiyonlar genellikle bir değer döndürür ve bu değer kullanılarak işlemler yapılır.
Bir fonksiyon tanımlamak için def anahtar kelimesi kullanılır. Fonksiyonun adından sonra parantez içinde parametreler yazılır. Fonksiyon bloğu, iki noktalı virgülle başlar ve girintili satırlarla devam eder. Fonksiyonların kullanımı, çağrılan fonksiyonun adını yazmak ve eğer varsa parametreleri belirlemekle gerçekleştirilir.
Örneğin, bir toplama fonksiyonunu inceleyebiliriz. Fonksiyonun adı, "topla" ve iki parametre alır: sayı1 ve sayı2. Fonksiyon bloğunda, sayı1 ve sayı2'nin toplamı hesaplanır ve sonuç döndürülür:
| Fonksiyon Tanımı: | def topla(sayı1, sayı2): sonuç = sayı1 + sayı2 return sonuç |
|---|---|
| Fonksiyon Kullanımı: | topla(5, 7) |
Bu örnekteki fonksiyon tanımı, "topla" adlı bir fonksiyon tanımlar ve iki parametre alır: "sayı1" ve "sayı2". Parametrelerin toplamı hesaplanır ve "return" ifadesi kullanılarak sonuç döndürülür. Fonksiyon, sonuç olarak 12 döndürür.
Bu örnekteki fonksiyon, sadece iki sayının toplamını hesaplayabilecek basit bir fonksiyondur. Ancak Python programlama dili, fonksiyonlar için çok daha geniş bir kullanım alanı sağlar. Fonksiyonlar, programlama dillerinin temel yapı taşlarından biridir ve fonksiyonların kullanımı, daha karmaşık programlar yazmanıza olanak tanır.
Finansal Veri Analizi İçin Python Kütüphaneleri
Finansal dünyada veri analizi için Python programlama dili sıklıkla kullanılır. Bu dilin finansal verileri manipüle etmek için birçok kütüphanesi mevcuttur. Bu kütüphanelerin kullanımı finansal verilerin analizini daha kolay ve hızlı hale getirir.
İşte finansal verilerin analizinde sık kullanılan 5 Python kütüphanesi:
- Numpy: Numpy, çok boyutlu dizilerin oluşturulmasını sağlar ve finansal verilerin analizi için oldukça kullanışlıdır. Kütüphane, finansal matematik için gereken temel işlevleri sağlar.
- Pandas: Finansal veri analizi için en popüler kütüphane olan Pandas, büyük veri kümelerini kolayca işlememizi sağlar. Pandas; veri okuma, filtreleme, hesaplama, manipülasyon ve görselleştirme işlemlerini yapmak için kullanışlı fonksiyonlara sahiptir.
- Matplotlib: Matplotlib, finansal verilerin görselleştirilmesi için kullanılır. Kütüphane, grafik ve çizgi grafikleri oluşturmak için kullanışlı fonksiyonlara sahiptir.
- Datetime: Zaman serileri işlemede işimize yarayan Datetime, finansal verilerin görselleştirilmesi için kullanılır. Kütüphane, zaman dilimleri arasında işlem yapmamızı sağlayacak işlevler sunar.
- XLRD: XLRD, Excel veri dosyalarından bilgi okumamıza olanak sağlar. Bu kütüphane, tablolar, grafikler ve veri doğrulama gibi Excel sayfasında bulunan veri tiplerini okumamıza yardımcı olur.
- Yfinance: Yfinance finansal verilerin değişimini izlememiz için kullanılır. Kullanıcıların belirli bir dönemdeki piyasa davranışını anlamalarına yardımcı olan araçlara sahiptir.
Bu kütüphaneler, programlama dili Python'u finansal verilerin analizini yapmak isteyen işletmeler ve kuruluşlar için ideal hale getiriyor. Numpy, Pandas, Matplotlib, Datetime ve diğer üst düzey kütüphaneler, finansal verilerin manipülasyonu, analizi ve görselleştirilmesini kolaylaştırarak zaman ve maliyet tasarrufu sağlar.
Numpy Kütüphanesi
Finansal verilerin analizi için Python programlama dilinin kullanımı, numpy gibi kütüphaneler sayesinde oldukça kolay hale gelir. Numpy kütüphanesi, finansal verilerin hızlı ve verimli bir şekilde hesaplanmasını sağlayan birçok fonksiyona sahiptir.
Numpy kütüphanesi, özellikle matris hesaplamalarında oldukça etkilidir ve bu özelliği sayesinde finansal verileri analiz etmek ve sonuçlarını çıkarmak için kullanılır. Ayrıca, numpy kütüphanesi finansal verileri yüklemek için de kullanılabilir.
| Fonksiyon | Açıklama |
|---|---|
| np.array() | Bir diziyi numpy dizisine dönüştürür. |
| np.zeros() | Tüm elemanları sıfır olan bir dizi oluşturur. |
| np.ones() | Tüm elemanları bir olan bir dizi oluşturur. |
| np.random.rand() | Girdi olarak aldığı şekilde rastgele sayılar üretir. |
| np.sum() | Bir dizinin elemanlarını toplar. |
| np.mean() | Bir dizinin ortalamasını hesaplar. |
Numpy kütüphanesi, finansal verilerin hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesini sağlar. Fonksiyonları sayesinde, finansal verileri hızlı bir şekilde analiz edebilir ve sonuçlarını çıkarabilirsiniz. Ayrıca, doğru verilerle yapılan analizler sayesinde finansal riskleri önceden belirleyebilir ve doğru kararlar verebilirsiniz.
Pandas Kütüphanesi
Pandas kütüphanesi, finansal verilerin analizi için oldukça popüler bir kütüphanedir. Özellikle, DataFrame adlı yapıyı kullanarak, veri manipülasyonu, hızlı veri analizi ve görselleştirme gibi işlemler yapmak mümkündür. Pandas, finansal piyasa verilerini temsil etmek için özel olarak tasarlanmıştır ve birçok finansal analist tarafından kullanılmaktadır.
Pandas kütüphanesi içinde bulunan fonksiyonlar, finansal verilerin analizi için oldukça kullanışlıdır. Örneğin, DataFrame yapısı içindeki describe() fonksiyonu sayesinde, veri setleri hakkında hızlı ve kolay bir özet elde edilebilir. Ayrıca, mean(), median(), max(), min() gibi fonksiyonlar sayesinde, belirli bir aralıkta yer alan verilerin istatistiksel analizi yapılabilir.
| Fonksiyon Adı | Açıklama |
|---|---|
| describe() | Veri setleri hakkında hızlı bir özet oluşturur |
| mean() | Belirtilen veri aralığındaki verilerin ortalamasını hesaplar |
| median() | Belirtilen veri aralığındaki verilerin ortanca değerini hesaplar |
| max() | Belirtilen veri aralığındaki verilerin maksimum değerini hesaplar |
| min() | Belirtilen veri aralığındaki verilerin minimum değerini hesaplar |
Diğer yandan, finansal verilerde sıklıkla kullanılan hareketli ortalama, MACD, RSI gibi indikatörlerin hesaplaması da Pandas kütüphanesi sayesinde yapılabilir. Bu fonksiyonlar sayesinde, finansal verilerin analizi daha hızlı ve verimli bir şekilde yapılabilmektedir.
- Hareketli ortalama hesaplama: rolling_mean()
- MACD hesaplama: MACD()
- RSI hesaplama: RSI()
Pandas kütüphanesi ayrıca, verilerin zaman serisi analizi için de oldukça kullanışlıdır. Özellikle, datetime fonksiyonları ile birlikte kullanıldığında, finansal verilerin analizi ve görselleştirilmesi için gerekli olan tarih ve saat bilgisi kolaylıkla elde edilebilir.
Sonuç olarak, Pandas kütüphanesi finansal verilerin analizi için oldukça kullanışlı bir araçtır. İçinde bulunan fonksiyonlar sayesinde, veri manipülasyonu, analiz ve görselleştirme işlemleri daha hızlı ve verimli bir şekilde yapılabilmektedir.
Matplotlib Kütüphanesi
Matplotlib, finansal verilerin görselleştirilmesi için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Bu kütüphane, çizgi grafikleri, bar grafikleri, pasta grafikleri ve scatter grafikleri gibi birçok grafik türü için fonksiyonlar sağlar.
Matplotlib, özellikle finansal zaman serilerinin analizi sırasında verilerin hızlı ve doğru bir şekilde görüntülenmesine yardımcı olur. Kütüphane, zaman serilerinin gösterimi için uygun özellikler içerir, örneğin, eksen etiketleri, başlık, açıklama ve renk. Bu özellikler, verilerin daha kolay anlaşılmasına ve daha etkili bir şekilde analiz edilmesine yardımcı olur.
Matplotlib kütüphanesi, finansal verilerin analizinde sık kullanılan birkaç funkcikyona sahiptir, örneğin:
- plot() fonksiyonu: verilerin grafik üzerinde gösterilmesine yardımcı olur. Bu fonksiyon, çizgi grafiği, yüzey grafiği ve scatter grafiği dahil olmak üzere birçok farklı grafik türünü destekler.
- scatter() fonksiyonu: nokta bulutu grafiği çizmek için kullanılır. Finansal verilerin doğru bir şekilde gösterilmesine yardımcı olur ve veriler arasındaki korelasyonları daha hızlı gösterir.
- hist() fonksiyonu: verilerin histogramını çizmek için kullanılır. Bu fonksiyon, finansal verilerin istatistiksel analizinde yaygın olarak kullanılır.
- boxplot() fonksiyonu: verilerin kutu grafiğini çizmek için kullanılır. Bu fonksiyon, verilerin dağılımı, ortanca değeri, çeyreklikleri ve diğer istatistiksel özellikleri gösterir.
Matplotlib kütüphanesi, finansal veri analizi için önemli bir araçtır ve finansal verilerin görselleştirilmesinde büyük bir kolaylık sağlar.
Datetime Kütüphanesi
Datetime Kütüphanesi, finansal verilerin zaman serisi analizleri için kullanılan önemli bir kütüphanedir. Bu kütüphane, tarih ve saat verilerinin verimli bir şekilde işlenmesine olanak sağlar. Bu sayede, finansal verilerin zamana bağlı değişimleri analiz edilebilir.
Datetime kütüphanesi, Python’un standart kütüphanesi olarak yer alır. Kütüphane içinde yer alan datetime fonksiyonu sayesinde, tarih ve saat verileri işlenebilir. Bu fonksiyon, birçok farklı gösterim şekline sahip tarih ve saat verilerinin birbirleri arasında dönüştürülmesine olanak sağlar.
Datetime kütüphanesi içinde yer alan bir diğer önemli fonksiyon ise timedelta fonksiyonudur. Bu fonksiyon, iki farklı tarih ve saat verisi arasındaki farkı hesaplar. Bu sayede, finansal verilerin zaman içindeki değişimleri daha detaylı bir şekilde analiz edilebilir.
Datetime kütüphanesi içinde yer alan fonksiyonlar, Pandas kütüphanesi ile birlikte de kullanılabilir. Pandas kütüphanesi içinde yer alan tarih ve saat fonksiyonları, Datetime kütüphanesine benzer işlevlere sahiptir.
Datetime kütüphanesi içinde yer alan bazı örnek fonksiyonlar:
- datetime.date(year, month, day): Yeni bir tarih nesnesi oluşturur.
- datetime.time(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None, *): Yeni bir saat nesnesi oluşturur.
- datetime.datetime(year, month, day, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None, *): Yeni bir tarih ve saat nesnesi oluşturur.
- datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0): İki tarih veya saat arasındaki farkı hesaplar.
Datetime kütüphanesi sayesinde, finansal verilerin zaman serisi analizleri daha doğru ve verimli bir şekilde yapılabilir. Bu sayede, yatırımların daha sağlıklı bir şekilde yönetilmesi mümkün olur.
XLRD Kütüphanesi
XLRD kütüphanesi, finansal verilerin analizi için sıkça kullanılan Excel dosyalarından verilerin okunması ve analizi için gerekli olan fonksiyonları içerir. Bu kütüphane sayesinde, kullanıcılar Excel dosyalarındaki verileri doğrudan Python ortamında analiz edebilirler.
XLRD kütüphanesini kullanarak Excel dosyalarından verileri okuyabilir ve veriler üzerinde işlemler yapabilirsiniz. Ayrıca, bu kütüphane sayesinde, Excel dosyalarını Python programına çevirerek veriler üzerinde işlemler yapabilirsiniz.
XLRD kütüphanesi, Excel dosyalarından veri okumak için kullanılan işlevler içerir. Bu işlevler sayesinde, Excel dosyalarının içindeki verileri hızlı bir şekilde okuyabilir, düzenleyebilir, analiz edebilir ve verileri bir veri çerçevesine aktarabilirsiniz.
Bunun yanı sıra, XLRD kütüphanesi, Excel dosyalarındaki karmaşık veri yapılarını da destekler. Örneğin, bir Excel dosyasında birden çok sayfanın olması durumunda, her bir sayfa ayrı ayrı okunabilir ve analiz edilebilir.
XLRD kütüphanesinin en önemli fonksiyonları arasında, Excel dosyasındaki hücrelerin okunması, sayfaların okunması, formüllerin sayfa seviyesinde hesaplanması ve verilerin bir veri çerçevesine aktarılması sayılabilir.
Aşağıdaki örnek, XLRD kütüphanesinin temel özelliklerini kullanarak bir Excel dosyasındaki verileri nasıl okuyacağınızı gösteriyor:
| import xlrd |
| workbook = xlrd.open_workbook('ornek_excel_dosyasi.xls') |
| worksheet = workbook.sheet_by_index(0) |
| for row in range(worksheet.nrows): |
| for col in range(worksheet.ncols): |
| cell_value = worksheet.cell_value(row, col) |
| print(cell_value) |
Bu örnekte, Excel dosyasındaki tüm hücrelerin değerleri okunur ve ekrana yazdırılır. Bu yöntem, XLRD kütüphanesindeki en temel özelliklerden biridir.
XLRD kütüphanesi, finansal veri analizi için vazgeçilmez bir araçtır. Excel dosyalarının doğrudan Python ortamında okunarak analiz edilmesini sağlar ve finansal veri analiz işlemlerinde büyük kolaylık sağlar.
Yfinance Kütüphanesi
Yfinance Kütüphanesi
Finansal piyasalarda yer alan en son verileri çekmek için yfinance kütüphanesi sıklıkla kullanılmaktadır. Bu kütüphane, finansal verilerin hızlı bir şekilde indirilmesine ve doğrudan analiz edilmesine olanak sunar. Yfinance kütüphanesi, Yahoo Finance’ten veri çekerek finansal analiz yapmak için kolaylık sağlar.
Yfinance Fonksiyonları
Yfinance kütüphanesinde sıklıkla kullanılan fonksiyonlardan bazıları şunlardır:
- ticker: Fonksiyon, belirtilen sembol veya sembol listesini kullanarak verileri çeker.
- history: Belirtilen sembol için geçmiş verileri çeker.
- recommendations: Belirtilen sembol için yapılan analist önerilerini çeker.
- actions: Mevcut sembol için tarih bazında bölünmeler, temettü ödemeleri ve diğer eylemleri belirler.
- info: Belirtilen sembol hakkında bilgi çeker.
Yfinance fonksiyonları, finansal verilerin analizinde oldukça kullanışlıdır. Bu fonksiyonlar sayesinde finansal piyasalarda yer alan verileri rahatlıkla çekebilirsiniz. Yfinance kütüphanesi, finansal veri analizi için python programlama diliyle kombine edilerek kullanıldığında oldukça etkili sonuçlar verir.