Summary  
This chapter covers using a Python library to programmatically fetch historical data by specifying asset identifiers and date ranges.

General domain of usage  
Financial data analysis

Indlæsning af børsdata ved hjælp af `yfinance`-biblioteket i Python demonstreres. `yfinance` giver nem adgang til historiske aktiedata, hvilket er essentielt for tidsserieprognoser såsom aktiekursforudsigelse.

- **Hvad er** `yfinance`: et Python-bibliotek, der giver en nem måde at downloade historiske aktiedata fra Yahoo Finance. Det understøtter forskellige datapunkter såsom aktiekurser, handelsvolumen og udbytter, og kan hente data for individuelle aktier eller markedsindekser;
- **Installation af `yfinance`**: før du bruger `yfinance`, skal du installere biblioteket. Du kan installere det med pip:
```python
! pip install yfinance
```
- **Indlæsning af data**: 
```python
ticker = "GOOGL"  # Eksempel: Google aktieticker
  start_date = "2013-01-01"
  end_date = "2024-12-31"
stock_data = yf.download(ticker, 
start=start_date, end=end_date)
```

Download koden til dette kapitel

Hvilken af følgende kolonner er IKKE inkluderet i de data, der hentes fra yfinance?

Behersk rekurrente neurale netværk og deres avancerede varianter som LSTM og GRU ved hjælp af PyTorch. Opnå praktisk erfaring med behandling af sekventielle data til anvendelser i praksis. Anvend disse kraftfulde modeller til at løse virkelige udfordringer inden for tidsserieprognoser og forskellige opgaver i naturlig sprogbehandling.

Dækker begrænsningerne ved traditionelle neurale netværk for sekventielle data og introducerer grundlæggende principper for Recurrent Neural Networks. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinvis implementering gennem grundlæggende eksempler og en kodningsudfordring.

Undersøger almindelige træningsudfordringer såsom forsvindende og eksploderende gradienter. Introducerer avancerede RNN-varianter, herunder LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og anvendelsesområder samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prognose af tidsseriedata ved hjælp af RNN-baserede modeller. Omfatter dataindlæsning, forbehandlingsteknikker, modeltræning og præstationsvurdering med vægt på sammenligning af LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen af RNN'er til tekstklassificeringsopgaver. Dækker centrale NLP-begreber, tekstkodningsmetoder, trin til dataklargøring og opbygning af en LSTM-baseret model til sentimentforudsigelse.

Indlæsning af Data

Indlæsning af Data