Pythonはデータサイエンスのためのプログラミング言語として人気があります。そのシンプルさと高い可読性により、金融業界でも重要性を増しています。
この記事では、Pythonと統計の基本的な概念を組み合わせて、金融データ（例えば株価データ）の分析に適用する方法を紹介します。
PythonとPandasを用いた金融データの取り扱い
Pythonを使用して金融データをインポート、前処理、保存、そして可視化する方法を学びます。具体的には、Pandasというライブラリを使用してデータフレームを操作し、複数の列を使用して新しい変数を生成します。
統計概念の適用
重要な統計概念（ランダム変数、頻度、分布、母集団と標本、信頼区間、線形回帰など）を金融の文脈に適用する方法を学びます。
トレーディングモデルの構築
複数の線形回帰モデルを使用してトレーディングモデルを構築します。さらに、さまざまな投資指標を使用してトレーディングモデルのパフォーマンスを評価します。
以上の内容をマスターすれば、Pythonを用いて金融データの分析とモデリングが可能になります。これらのスキルは、現代の金融業界で非常に価値があります。