Telegram Group & Telegram Channel
تحلیل سری زمانی با پایتون
خب، کم کم وارد قسمت جذاب بحث خودمان یعنی مدلسازی مالی با پایتون می شویم. به نظر من کلیدی ترین بحث در مدلسازی مالی و اقتصادی مواجهه با سری های زمانی است. سری زمان یعنی تقریبا همه چیز.
به یک توالی یا دنباله از متغیرهای تصادفی که در فاصله های زمانی ثابت نمونه برداری شده باشند، اصطلاحاً سری زمانی یا پیشامد تصادفی در مقطع زمان می‌گویند. به عبارت دیگر منظور از یک سری زمانی مجموعه‌ای از داده‌های آماری است که در فواصل زمانی مساوی و منظمی جمع‌آوری شده باشند.
هدف اصلی در تحلیل سری زمانی در مورد یک پدیده، ایجاد یک مدل آماری برای داده‌های وابسته به زمان براساس اطلاعات گذشته آن پدیده است. با این کار امکان پیش‌بینی در مورد آینده پدیده مورد بحث میسر می‌شود. به بیان دیگر تحلیل سری زمانی،‌ ایجاد مدلی گذشته‌نگر است تا امکان تصمیمات آینده‌نگر را فراهم سازد.
مثال‌ها
سری زمانی در اقتصاد،
مانند صادرات در ماه‌های متوالی، متوسط درآمد در ماه‌های متوالی، GDP طی سال های مختلف و …
سری زمانی در مالی مانند قیمت سهام در روزهای متوالی، شاخص بازار طی روز های مختلف و ...
سری زمانی بازاریابی، تجزیه و تحلیل ارقام فروش در هفته یا ماه‌ها متوالی و ...
سری زمانی در هواشناسی: میزان بارندگی طی فصول سال در سال های مختلف، درجه هوا طی روز های سال و ...
معمولا می‌توان الگوی رفتار یا مدل تغییرات یک سری زمانی را به چهار مولفه تفکیک کرد. «روند» (Trend)، «تناوب» (Cyclic)، «فصل» (Seasonal) و «تغییرات نامعمول» (Irregular). اگر نمودار مربوط به داده‌های سری زمانی را برحسب زمان ترسیم کنیم می‌توانیم این مولفه‌ها را تشخیص دهیم در نتیجه شناخت بهتری از داده‌های سری زمانی خواهیم داشت.
در پایتون برای استفاده و تحلیل سری های زمانی کتابخانه های مختلفی طراحی شده است. از مهترین این کتابخانه ها به Numpy و Pandas می توان اشاره کرد. در پست های آتی راجع به نصب کتابخانه های مذکور و شیوه استفاده از آن ها برای استفاده در مالی خواهیم پرداخت.
با ما باشید تا در ادامه به بحث جذاب سری های زمانی در پایتون بپردازیم.

#پایتون_مالی
#سری_زمانی

پایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/vn/Python4Finance/com.python4finance
پایتون برای مالی در بله https://ble.im/vn/Python4Finance/com.python4finance



tg-me.com/python4finance/47
Create:
Last Update:

تحلیل سری زمانی با پایتون
خب، کم کم وارد قسمت جذاب بحث خودمان یعنی مدلسازی مالی با پایتون می شویم. به نظر من کلیدی ترین بحث در مدلسازی مالی و اقتصادی مواجهه با سری های زمانی است. سری زمان یعنی تقریبا همه چیز.
به یک توالی یا دنباله از متغیرهای تصادفی که در فاصله های زمانی ثابت نمونه برداری شده باشند، اصطلاحاً سری زمانی یا پیشامد تصادفی در مقطع زمان می‌گویند. به عبارت دیگر منظور از یک سری زمانی مجموعه‌ای از داده‌های آماری است که در فواصل زمانی مساوی و منظمی جمع‌آوری شده باشند.
هدف اصلی در تحلیل سری زمانی در مورد یک پدیده، ایجاد یک مدل آماری برای داده‌های وابسته به زمان براساس اطلاعات گذشته آن پدیده است. با این کار امکان پیش‌بینی در مورد آینده پدیده مورد بحث میسر می‌شود. به بیان دیگر تحلیل سری زمانی،‌ ایجاد مدلی گذشته‌نگر است تا امکان تصمیمات آینده‌نگر را فراهم سازد.
مثال‌ها
سری زمانی در اقتصاد،
مانند صادرات در ماه‌های متوالی، متوسط درآمد در ماه‌های متوالی، GDP طی سال های مختلف و …
سری زمانی در مالی مانند قیمت سهام در روزهای متوالی، شاخص بازار طی روز های مختلف و ...
سری زمانی بازاریابی، تجزیه و تحلیل ارقام فروش در هفته یا ماه‌ها متوالی و ...
سری زمانی در هواشناسی: میزان بارندگی طی فصول سال در سال های مختلف، درجه هوا طی روز های سال و ...
معمولا می‌توان الگوی رفتار یا مدل تغییرات یک سری زمانی را به چهار مولفه تفکیک کرد. «روند» (Trend)، «تناوب» (Cyclic)، «فصل» (Seasonal) و «تغییرات نامعمول» (Irregular). اگر نمودار مربوط به داده‌های سری زمانی را برحسب زمان ترسیم کنیم می‌توانیم این مولفه‌ها را تشخیص دهیم در نتیجه شناخت بهتری از داده‌های سری زمانی خواهیم داشت.
در پایتون برای استفاده و تحلیل سری های زمانی کتابخانه های مختلفی طراحی شده است. از مهترین این کتابخانه ها به Numpy و Pandas می توان اشاره کرد. در پست های آتی راجع به نصب کتابخانه های مذکور و شیوه استفاده از آن ها برای استفاده در مالی خواهیم پرداخت.
با ما باشید تا در ادامه به بحث جذاب سری های زمانی در پایتون بپردازیم.

#پایتون_مالی
#سری_زمانی

پایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/vn/Python4Finance/com.python4finance
پایتون برای مالی در بله https://ble.im/vn/Python4Finance/com.python4finance

BY Python4Finance




Share with your friend now:
tg-me.com/python4finance/47

View MORE
Open in Telegram


Python4Finance Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone

You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.

Python4Finance from vn


Telegram Python4Finance
FROM USA