4.6 KiB
title, author
| title | author |
|---|---|
| Analyse exploratoire des données | Steve Kossouho |
Analyse financière avec Python
L'analyse financière est une discipline cruciale qui aide les investisseurs, les entreprises et les gouvernements à prendre des décisions éclairées en analysant des données financières historiques et prévisionnelles. Python est largement utilisé dans l'analyse financière grâce à son écosystème riche en bibliothèques et outils.
Analyse financière : concepts de base
L'analyse financière comprend l'étude des états financiers, la création de projections financières, la valorisation des entreprises, l'analyse des coûts, des bénéfices, des ventes, des revenus, etc. En utilisant ces données, on peut déterminer la santé financière d'une entreprise et prendre des décisions stratégiques éclairées.
# Prenons un exemple simple d'analyse de ratio financier
# Ratio de liquidité courante = Actif courant / Passif courant
actif_courant = 100000
passif_courant = 50000
ratio_liquidite = actif_courant / passif_courant
print(f"Ratio de liquidité courante: {ratio_liquidite}")
Panorama des bibliothèques Python : NumPy, SciPy, IPython (Jupyter)
Python est doté d'un écosystème de bibliothèques incroyablement robuste qui facilite l'analyse financière. Les plus populaires sont NumPy, pour le calcul numérique, SciPy, pour les calculs scientifiques, et IPython (Jupyter), qui est un environnement interactif de programmation.
Pour les installer, utilisez pip dans votre terminal :
pip install numpy scipy jupyter
Calcul matriciel (Numpy)
NumPy est une bibliothèque Python qui fournit un support pour les grands tableaux multidimensionnels et les matrices, ainsi que pour une large collection de fonctions mathématiques de haut niveau.
import numpy as np
# Création d'une matrice 2x2
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# Calcul de l'inverse de la matrice
A_inv = np.linalg.inv(A)
print(f"Matrice inverse:\n{A_inv}")
Statistiques Descriptives (SciPy)
SciPy est une bibliothèque Python utilisée pour les calculs scientifiques et techniques. Elle fournit de nombreuses fonctionnalités pour l'analyse statistique.
from scipy import stats
# Supposons que nous ayons un ensemble de données de rendements financiers
rendements = [0.01, 0.02, -0.01, -0.02, 0.015, -0.02]
# Nous pouvons calculer la moyenne et l'écart type avec SciPy
moyenne = stats.tmean(rendements)
ecart_type = stats.tstd(rendements)
print(f"Moyenne: {moyenne}, Ecart-type: {ecart_type}")
Comparaison de populations, mesures d’association (SciPy)
SciPy fournit également des outils pour comparer des populations et mesurer des associations. Par exemple, on peut utiliser le test t de Student pour comparer les moyennes de deux échantillons indépendants.
from scipy import stats
# Supposons que nous ayons deux ensembles de données de rendements financiers
rendements_A = [0.01, 0.02, -0.01, -0.02, 0.015, -0.02]
rendements_B = [0.015, 0.025, -0.015, -0.025, 0.02, -0.03]
# Nous pouvons effectuer un test t de Student pour comparer les moyennes
t_stat, p_val = stats.ttest_ind(rendements_A, rendements_B)
print(f"Statistique de test t: {t_stat}, p-valeur: {p_val}")
Dans ce code, la statistique de test t et la p-valeur sont calculées. Si la p-valeur est inférieure à un certain seuil (généralement 0.05), alors on peut conclure qu'il y a une différence significative entre les moyennes des deux échantillons.
Analyse de variance (ANOVA)
L'analyse de variance (ANOVA) est une technique statistique qui est utilisée pour comparer les moyennes de deux groupes ou plus pour déterminer si elles sont significativement différentes. ANOVA est utile lorsque vous voulez comparer plus de deux groupes à la fois, ce qui serait compliqué à réaliser avec des tests t.
from scipy import stats
# Supposons que nous ayons trois ensembles de données de rendements financiers
rendements_A = [0.01, 0.02, -0.01, -0.02, 0.015, -0.02]
rendements_B = [0.015, 0.025, -0.015, -0.025, 0.02, -0.03]
rendements_C = [0.02, 0.03, -0.02, -0.03, 0.025, -0.04]
# Nous pouvons effectuer une ANOVA pour comparer les moyennes
f_stat, p_val = stats.f_oneway(rendements_A, rendements_B, rendements_C)
print(f"Statistique de test F: {f_stat}, p-valeur: {p_val}")
Dans cet exemple, la statistique de test F et la p-valeur sont calculées. Si la p-valeur est inférieure à un certain seuil (généralement 0.05), alors on peut conclure qu'il y a une différence significative entre les moyennes des trois échantillons.