Python sert à automatiser ce qu'un analyste répète tous les jours : nettoyer des dates, calculer des rendements, tracer un graphique, sortir un tableau propre.
Mini-code pédagogique
import pandas as pd
df = pd.read_csv('equitydaily.csv')
df = df.sort_values('bulletin_date')
df['rendement'] = df['close_price'].pct_change()
df['performance_cumulee'] = (1 + df['rendement']).cumprod() - 1
Interprétation
Le résultat ne remplace pas le jugement. Sur un marché peu liquide, certaines variations peuvent être amplifiées par de faibles volumes.