Continuando con los artículos sobre Pandas y Ciencia de Datos, en el artículo anterior se mostró como trabajar con Series de tiempo obteniendo datos desde Quandl.
Este artículo se basa en un artículo en inglés que se títula Visualizing Time Series Data of Stock Prices (en este artículo usan la librería pandas_datareader, pero está dando errores, así que se usará la librería Quandl).
El código del ejercicio se muestra a continuación:
Visualizando
Se va a graficar el Ajuste de precio de cierre de las 3 aerolineas.
Graficar el Volumen (Volume)
Se puede notar que la aerolinea Delta tiene un pico muy alto en algún momento del año 2013.
Para obtener la fecha se usa el método idxmax.
Los movimientos promedios se usan para detectar oportunidades de trading.
Este cálculo se toma de la media o promedio de los pasados precios (se llama movimientos promedio por que los datos están continuamente moviendose).
Dependiendo del tipo de inversor (alto riesgo vs bajo riesgo, corto término vs largo término), se pueden ajustar los movimientos promedio a 10 días, 20 días, 50 días, 200 días, 1 año, 5 años, etc.
Para este caso se calculará el movimiento promedio a 50 días y a 200 días.
Este cálculo se toma de la media o promedio de los pasados precios (se llama movimientos promedio por que los datos están continuamente moviendose).
Dependiendo del tipo de inversor (alto riesgo vs bajo riesgo, corto término vs largo término), se pueden ajustar los movimientos promedio a 10 días, 20 días, 50 días, 200 días, 1 año, 5 años, etc.
Para este caso se calculará el movimiento promedio a 50 días y a 200 días.
El raw del notebook lo pueden bajar del repositorio gitlab.
Si tienes alguna sugerencia o idea de como se puede aplicar este artículo, lo puedes dejar en los comentarios.
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