با پایتون داده‌های مالی را تحلیل کن؛ ابزارها، آموزش و مثال‌های کاربردی

چرا تحلیل داده‌های مالی اهمیت دارد؟

استفاده از پایتون در تحلیل بازارهای مالی به یک مهارت ضروری برای کسب موفقیت در بسیاری از سازمان‌ها تبدیل شده است. امروزه بسیاری از سازمان و شرکت‌های بزرگ برای تحلیل داده‌ها و اطلاعات مالی خود از این برنامه استفاده می‌کنند. تحلیل داده برای تمام سازمان‌ها اهمیت دارد. حال باید دید که دلیل اهمیت تحلیل داده‌های مالی با پایتون چیست؟ برخی از دلایل اصلی که باعث اهمیت استفاده از این برنامه برای تحلیل داده‌های مالی شده است، عبارت‌اند از:

• سبقت گرفتن زبان برنامه نویسی پایتون از زبان R در پلتفرم برتر مسابقات علوم داده
• برتری این برنامه در نظرسنجی ابزارهای پرکاربرد دانشمندان داده توسط سایت KDNuggets
• استفاده 66 درصد دانشمندان تحلیل داده از برنامه پایتون به صورت روزانه

تمام این موارد باعث شد تا آنالیز داده‌های مالی با Python در مقایسه با سایر برنامه‌ها اهمیت بیشتری پیدا کند. بسیاری از کارشناسان انتظار دارند که روند استفاده از این برنامه برای تحلیل داده‌های مالی روز به‌روز بیشتر نیز شود. در چنین شرایطی، یادگیری تحلیل داده‌های مالی با پایتون، می‌تواند به افراد فعال در بخش‌های مختلف تکنولوژی برای کسب موفقیت کمک کند.

مزایای استفاده از پایتون در تحلیل مالی

تحلیل داده‌های مالی با پایتون به دلیل ویژگی‌ها و مزیت‌هایی است که این برنامه محبوب دارد. آشنایی افراد با این زبان برنامه نویسی و کاربردهای آن باعث شده تا به یکی از ابزارهای کاربردی برای تحلیل داده‌های مالی نیز تبدیل شود. مزیت‌های موجود در این زبان برنامه نویسی، آن را به محبوب‌ترین ابزار برای تحلیل داده‌های مالی تبدیل کرده است. برخی از مزیت‌های اصلی این برنامه شامل موارد زیر هستند.

• سادگی و چند منظوره بودن برنامه: برخورداری این برنامه از ساختاری کاملاً ساده و خوانا باعث شده تا قابلیت کار با آن برای افراد مبتدی و حرفه‌ای فراهم باشد. به کمک این برنامه، می‌توان ایده‌های خود را خیلی سریع به کد تبدیل کرد که برای افراد مبتدی کاربرد دارد. به‌عنوان مثال، یک تحلیل‌گر فعال در حوزه بازارهای مالی، می‌تواند با وارد کردن چند کد در برنامه پایتون، نمودار اطلاعاتی طراحی کنند. تحلیل گران حرفه‌ای نیز با کمک قابلیت‌های متنوع‌تر این برنامه، شرایط اجرای تحلیل‌های پیچیده را دارند. با قابلیت چند منظوره بودن این برنامه نیز امکان اجرای تحلیل‌های آماری، مصورسازی اطلاعات و ساخت مدل‌های متنوع یادگیری ماشین در فضای مشترک وجود دارد.
• دارای کتابخانه‌های متنوع برای تحلیل انواع داده‌ها: یکی از مزیت‌های اصلی استفاده از پایتون برای تحلیل داده‌های مالی، داشتن کتابخانه‌های مختلف است. در این برنامه انواع کتابخانه‌ها وجود دارند که هر کدام وظایف خاصی را بر عهده داشته و می‌توان برای تحلیل راحت‌تر داده‌ها استفاده کرد.

کتابخانه‌های مهم پایتون برای تحلیل داده‌های مالی

در تحلیل مالی با پایتون، کتابخانه‌های این برنامه نقش بسیار زیادی در عملکرد بالای آن دارند. تنوع این کتابخانه‌ها بسیار بالاست و هر کدام از آنها نیز عملکرد خاصی داشته و دارای ویژگی‌های مخصوص به خود هستند. در ادامه به معرفی لیست دستورات پایتون و ویژگی‌های آنها خواهیم پرداخت.

• Pandas: این کتابخانه یک ابزار قدرتمند برای دسترسی و تحلیل داده‌ها است. پاک‌سازی داده‌ها، انجام محاسبات مختلف آماری و طراحی جدول‌های گوناگون اطلاعاتی به کمک این کتابخانه قابل اجر است. برای مثال، اگر اطلاعات یک فروشگاه را داشته باشید، می‌توانید با این کتابخانه، تمام اطلاعات را تحلیل کرده و طبقه بندی کنید.
• NumPy: افرادی که محاسبات عددی انجام می‌دهند و با آرایه‌های بزرگ و چند بعدی کار می‌کنند، باید از این کتابخانه استفاده کنند. این کتابخانه قابلیت ساده سازی عملیات‌های پیچیده ریاضی را دارد. آموزش ریاضیات برای پایتون با کمک NumPy، به راحتی قابل اجراست.
• Matplotlib و Seaborn: کاربرد اصلی این دو کتابخانه نیز بصری سازی داده‌ها و اطلاعات است. به کمک این کتابخانه‌ها می‌توان اطلاعات را به صورت نمودارهای ساده و قابل فهم در یک بازه زمانی مشخص، نمایش داد. به‌عنوان مثال، این کتابخانه قابلیت نمایش اطلاعات فروش یک محصول که برای شرکت یا فروشگاه مهم است را به صورت یک نمودار خطی در طول سال و در ماه‌های مختلف دارد.
• Scikit-learn: این کتابخانه برای پیش بینی رفتار مشتریان یا پیش بینی‌های اطلاعاتی استفاده می‌شود. به کمک این کتابخانه، می‌توان دسته بندی‌ها و خوشه بندی‌های گوناگونی ایجاد کرد. به‌عنوان مثال، می‌توان یک نمودار خطی با توجه به فروش‌های گذشته برای ماه آینده طراحی کرد. سپس از این اطلاعات برای مدیریت بهتر استفاده می‌شود.

به نقل از سایت مدیوم به آدرس medium.com:

« قبل از اینکه به جزیه و تحلیل داده‌های مالی بپردازید، باید مطمئن شوید که پایتون و کتابخانه‌های لازم روی دستگاه نصب شده باشد. »

آموزش گام‌به‌گام تحلیل داده‌های مالی با پایتون

برای تحلیل داده‌های مالی با پایتون باید با نحوه انجام کار با این نرم افزار آشنا بود. تمام افراد نمی‌توانند از همان ابتدا اقدام به تحلیل و تجزیه داده‌های مالی با این برنامه کنند. آموزش کار با این برنامه در مراحل مختلف و به ترتیب انجام می‌گیرد که در ادامه به ترتیب به آن اشاره می‌کنیم.

گام 1: جمع‌آوری داده‌های مالی از منابع آنلاین

اولین و اصلی‌ترین مرحله قبل از تحلیل داده‌های مالی با پایتون، جمع آوری اطلاعات درست از منابع معتبر است. انجام این کار با برنامه پایتون و کتابخانه‌هایی که در آن وجود دارد نیز امکان پذیر است. کتابخانه Pandas در این برنامه با هدف جمع‌آوری اطلاعات و داده‌ها از منابع آنلاین طراحی شده که کار را بسیار راحت می‌کند.

گام 2: پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها

دومین گام اصلی قبل از تحلیل داده‌های مالی با پایتون، پاک کردن اطلاعات گذشته و آماده کردن داده‌های جدید است. در بسیاری از شرایط برای رسیدن به نتیجه درست در خصوص تحلیل داده‌ها باید اطلاعات گذشته را پاک کرد. با توجه به بالا بودن اطلاعات مالی در بسیاری از شرایط، پاک کردن و بررسی آن کار بسیار دشواری است. در برنامه پایتون، انجام این کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy به راحتی امکان پذیر است.

گام 3: تحلیل داده‌ها با استفاده از آمار توصیفی

بعد از پاک‌سازی و آماده سازی داده‌ها، نوبت به تحلیل داده‌های اقتصادی با پایتون می‌رسد. مرحله اصلی که باید در این تحلیل انجام داد، محاسبه دقیق شاخص‌ها و آمار توصیفی می‌باشد. ساخت ماشین حساب با پایتون نیز اجرای محاسبات دقیق را امکان پذیر می‌کند. به کمک این شاخص‌ها می‌توان رفتار داده‌ها را شناسایی کرده و از آنها برای نظریه پردازی‌های درست در آینده استفاده کرد. کتابخانه‌هایی که برای تحلیل داده‌های آمار توصسفی استفاده می‌شوند نیز Pandas و NumPy هستند.

گام 4: مصورسازی روندها و الگوها

منظور از مصور سازی روندها و الگوها در تحلیل داده‌های مالی با پایتون، تبدیل اطلاعات خام به نمودارها و اشکال گرافیکی مختلف است. این نمودارها و اشکال گرافیکی باعث می‌شوند تا تحلیل داده‌ها برای مخاطب راحت‌تر شود. با یک نگاه ساده به هر کدام از نمودارها، می‌توان اطلاعات را خیلی سریع جمع آوری کرده یا با یکدیگر مقایسه کرد. در نهایت نیز تصمیمات درستی برای بر اساس آنها گرفت. برای مصور سازی نمودارها با پایتون باید از کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn استفاده کرد.

گام 5: پیش‌بینی و مدل‌سازی با یادگیری ماشین

یکی از اهداف اصلی تحلیل داده‌های مالی با پایتون و بسیاری از برنامه‌های مشابه، امکان پیش بینی اطلاعات و داده‌ها برای آینده است. تمام مجموعه‌ها با تحلیل داده‌های قبلی خود، سعی می‌کنند یک الگو و مدل مشخص برای آینده پیش بینی کنند. سپس با توجه به پیش بینی‌هایی که انجام می‌شود، اقدام به برنامه ریزی و مدیریت پروژه‌ها خواهند کرد. گام آخر در آموزش تحلیل داده‌ها نیز با کمک کتابخانه‌های مختلف در این ابزار، انجام پیش بینی‌های مورد نیاز است.

پروژه عملی: تحلیل سهام با استفاده از کتابخانه yfinance

یکی از بهترین کتابخانه‌هایی که برای تحلیل داده‌های مالی با پایتون، استفاده می‌شوند، yfinance است. منبع اصلی این کتابخانه، سایت‌های آنلاین معتبری مثل Yahoo Finance هستند که امکان دسترسی به اطلاعات لازم برای تحلیل‌های مهم مالی را فراهم کرده‌اند. این کتابخانه به تمام کاربران این امکان را می‌دهد تا به اطلاعات معتبر سهام دسترسی داشته باشند. طراحی این کتابخانه برای تحلیل داده‌های مربوط به سهام شرکت‌های مختلف، آن را به ابزاری کاربردی برای تحلیل مالی در بورس تبدیل کرده است. مراحل و فرایند انجام کار با این کتابخانه بسیار سریع و راحت انجام می‌گیرد.

کاربردهای پایتون در فین‌تک و بورس

کاربرد پایتون در فین‌تک یا همام بازارهای مالی بسیار گسترده است که دلیل اصلی آن حجم بالای اطلاعات و نیاز به تحلیل درست آنها می‌باشد. فین تک یک اصطلاح بوده که برای توصیف کامل فناوری‌های مالی استفاده می‌شود. فین تک، تمام نرم افزارها و فناوری‌های مالی را که شامل برنامه‌های پرداخت در تلفن‌های همراه تا رمز ارزها است را شامل می‌شود. تمام شرکت‌هایی که از برنامه‌ها و فناوری‌های مختلف برای اتصال به خدمات مالی استفاده می‌کنند، در این مجموعه قرار دارند. اهداف اصلی فین تک به صورت کلی شامل؛ کاهش هزینه‌ها و محدودیت‌ها، افزایش دسترسی‌ها به سرویس‌های مختلف مالی، داشتن توانایی اتوماتیک در ارزیابی ریسک‌ها، حذف بروکراسی و بسیاری از موارد دیگر است.

انجام تحلیل داده‌های مالی با پایتون، بسیاری از این اهداف فین تک را به راحتی و بدون نیاز به برنامه خاص دیگری، امکان پذیر می‌کند. با استفاده از پایتون برای تحلیل داده‌های مالی، دسترسی به اطلاعات در بورس، بدون محدودیت‌های خاصی و در کمترین زمان ممکن انجام می‌شود. در مراحل بعدی نیز این داده‌ها به درستی تجزیه و تحلیل شده و به شکل نمودارهای مصور به نمایش گذاشته می‌شوند.  برای افزایش مهارت با برنامه پایتون، همین حالا ثبت‌نام کنید و اولین قدم را به سوی تحلیل داده‌های مالی هوشمند بردارید!

[دوره‌های آموزشی]

سوالات متداول

1-چه کتابخانه‌هایی برای تحلیل داده‌های مالی در پایتون باید یاد بگیرم؟

کتابخانه‌هایی که در برنامه پایتون برای تحلیل داده‌های مالی استفاده می‌شوند شامل؛ Panda، NumPy، Scikit-learn، Matplotlib و Seaborn هستند. یادگیری آنها برای تمام کسانی که دنبال تجزیه و تحلیل داده هستند، الزامی است.

2-چرا پایتون برای تحلیل داده‌های مالی مناسب است؟

این برنامه به دلیل سادگی ساختار، انعطاف پذیری بالا و کتابخانه‌های کاربردی و قدرتمندی که دارد، ابزاری مناسب برای تحلیل داده‌های مالی است. به کمک این برنامه، می‌توان اطلاعات تجزیه و تحلیل شده را به شکل نمودارهای مختلف، نمایش داد.

3-آیا برای تحلیل داده‌های مالی با پایتون به دانش خاصی نیاز دارم؟

به دلیل سادگی که در ساختار برنامه پایتون وجود دارد، حتی افراد مبتدی نیز می‌توانند از آن برای تحلیل داده‌ها استفاده کنند. به همین دلیل نیاز به دانش خاصی برای تحلیل داده‌های مالی با پایتون نیست.

4-آیا می‌توان از پایتون برای پیش بینی بازارهای مالی استفاده کرد؟

بله، با وجود کتابخانه‌های خاصی که در این برنامه وجود دارد، پیش بینی بازارهای مالی به راحتی قابل اجراست. با به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان روند و عملکرد بازارهای مالی را پیش بینی کرد.