Introducción

Nota

Para facilitarte el recorrido por el proyecto, sería bueno que conocieras los siguientes temas:

• Conceptos básicos de Python;

• Introducción a pandas ;

• Intermediate pandas;

• Visualización en Python con matplotlib;

• La biblioteca prophet.

P.D. Incluso sin conocimiento de estos temas, puedes completar el proyecto*.

El mercado bursátil es un paisaje complejo y en constante cambio por el que puede resultar difícil navegar. En este proyecto de análisis, profundizaremos en el rendimiento de una acción o grupo de acciones específico para comprender mejor los factores que impulsan su rendimiento. Examinaremos datos históricos como los precios de las acciones, el volumen de negociación y los estados financieros, así como factores externos como las condiciones económicas y las tendencias del sector.

Mediante el análisis de estos datos, esperamos obtener información valiosa que nos ayude a tomar decisiones de inversión y a hacer predicciones más fundadas sobre las tendencias futuras del mercado.

En este cuaderno analizaremos datos de valores tecnológicos como Apple, Amazon, Google y Microsoft. Utilizaremos yfinance para recuperar información sobre acciones y la visualizaremos utilizando seaborn y matplotlib. Examinaremos métodos para evaluar el riesgo de una acción basándonos en el rendimiento pasado y utilizaremos un método LSTM para predecir los precios futuros de las acciones.

¡Vamos a empezar!