🐼 PANDAS & NUMPY: El Motor del Quant Trader
Las herramientas que usa todo el mundo en Wall Street para analizar datos de mercado
Semanas 1-2: Fundamentos de Python para Trading
DataFrames OHLCV
Rolling statistics
Filtros y máscaras
Vectorización
📊 Piénsalo así: Pandas es como Excel con superpoderes de programación. Una hoja de cálculo tiene filas, columnas, fórmulas ” Pandas tiene exactamente eso, pero puede manejar
millones de filas en segundos, conectarse a APIs, calcular estadísticas rodantes y exportar a cualquier formato. NumPy es la calculadora vectorial debajo de Pandas: en lugar de calcular precio por precio en un bucle lento, calcula
todos los precios a la vez con operaciones matriciales.
¸ ¿Por qué no usar solo Excel?
Excel se cuelga con más de 100k filas. Un año de datos de 1 minuto para BTC = 525,600 filas. Pandas los carga en <1 segundo. Además, puedes automatizar todo con código.
📚 Fuentes: McKinney, W. (2022) ” "Python for Data Analysis". O'Reilly. / NumPy docs: numpy.org
🐼 Carga un DataFrame y explora las operaciones. Cada botón muestra el resultado y el código Python equivalente que usarías en tu bot real.