金融とPythonは相性が良い組み合わせですが、国内では金融関係のPythonistaが未だ少ない印象です。 金融関係者がPythonを扱う利点としては、データ整形を高度なプログラムを書くことなく、手軽にできる点があります。

Jupyterを活用して手軽に金融テータ処理をしてみます。 私自身がExcelで苦労していたところをPythonに救われた経験を活かして、Pythonで金融データを扱うための取っ掛かりになるような事例を紹介したいと思います。

# まだExcelで消耗してるの？ Excelで苦労してやってることは大抵Pythonで簡単にできるケースがあります。 幾つかの事例を紹介します。 - Pythonによる効率化 - 可視化 - Excelシートとの連携 # 時系列データは怖くない 時系列データを処理しているとやっかいな場合に遭遇することがあります。 Pandasを活用することで効率よく整理してみます。 # Jupyterを使い倒す 色々な機能がありそうなんだけど、いまいち使いこなせていないJupyter。 便利だけど見落としていそうな機能を紹介します。