[![][1]][2]

Мы продолжаем публикацию адаптации [руководства DataCamp][3] по использованию Python для разработки финансовых приложений. [Первая часть][4] материала рассказывала об устройстве финансовых рынков, акциях и торговых стратегиях, данных временных рядов, а также о том, что понадобится для начала разработки.

Теперь, когда вы уже больше знаете про требования к данным, разобрались с понятием временных рядов и познакомились с pandas, пришло время глубже погрузиться в тему финансового анализа, который необходим для создания торговой стратегии.

_Jupyter notebook этого руководства можно скачать [здесь][5]._ [Читать дальше →][6]

[1]: https://habrastorage.org/web/9d0/e62/776/9d0e627764b748f3aaac1dfddc3d2a40.png
[2]: https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/331940/
[3]: https://www.datacamp.com/community/tutorials/finance-python-trading#gs.XINSPx8
[4]: https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/331542/
[5]: https://github.com/Kacawi/datacamp-community
[6]: https://habrahabr.ru/post/331940/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut