Scrivere il Tuo Primo Script di Analisi
Costruisci uno script completo che scarica dati, li pulisce e produce grafici di analisi. Codice pronto da usare e personalizzare.
Perché il Tuo Primo Script è Importante
Non è solo una questione di scrivere codice che funziona. È capire come i dati finanziari si muovono da una fonte all'analisi finale. Quando crei il tuo primo script, impari il flusso completo — niente di astratto, tutto concreto.
In questo articolo costruiremo insieme uno script che fa tutto: scarica dati di quotazioni, li ripulisce, calcola indicatori tecnici e genera un grafico. Non è teorico — è pratico. E quando lo vedrai funzionare, capirai perché Python è diventato lo standard del settore.
Quello che imparerai qui è la base per qualsiasi analista di dati finanziari. Non è complicato — è solo una questione di seguire i passaggi nel giusto ordine.
La Struttura di uno Script di Analisi
Ogni script serio ha una struttura. Non è arbitraria — è logica. Inizi sempre con le importazioni delle librerie che ti servono. Poi scarichi i dati. Poi li pulisci. Poi li analizzi. Infine visualizzi i risultati.
Seguire questo ordine ti salva da problemi comuni. Se provi ad analizzare dati sporchi, avrai risultati sporchi. Se non importi le librerie giuste, il codice fallisce. È una sequenza. E una volta che la padroneggi, la applichi a qualsiasi progetto.
1
Importare le Librerie
Pandas per i dati, NumPy per i calcoli, Matplotlib per i grafici.
2
Scarica i Dati
Da un file CSV, da un'API, o da un database. Le fonti variano.
3
Pulisci i Dati
Rimuovi valori mancanti, formatta le date, correggi gli errori.
4
Analizza
Calcola medie mobili, volatilità, rendimenti. Dipende dai tuoi obiettivi.
5
Visualizza
Crea grafici che raccontano la storia dei tuoi dati.
Un Esempio Concreto: Lo Script Completo
Prendiamo dati reali di una quotazione (per esempio, dati storici di un titolo italiano). Vogliamo scaricare i dati degli ultimi 6 mesi, calcolare la media mobile a 20 giorni, e visualizzare il prezzo insieme alla media. È un caso d'uso reale che troverai ovunque nel lavoro.
Il codice che mostrerò è semplice. Non ha 200 righe di complessità inutile. Ha quello che serve. E ogni riga ha uno scopo. Quando lo esegui, otterrai un grafico che mostra il prezzo del titolo e la sua media mobile — proprio quello che usano gli analisti veri.
Il codice che segue usa pandas per i dati e matplotlib per i grafici. Niente di esotico. Sono le librerie standard. Se hai seguito il primo articolo (Configurare Python), già le hai installate.
Ecco lo script, spiegato passo dopo passo:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta
df = pd.read_csv('quotazioni.csv')
df['Data'] = pd.to_datetime(df['Data'])
df = df.sort_values('Data')
df['Media_20'] = df['Chiusura'].rolling(window=20).mean()
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['Data'], df['Chiusura'], label='Prezzo')
plt.plot(df['Data'], df['Media_20'], label='Media 20gg')
plt.legend()
plt.show()
Come Personalizzare Lo Script
Il codice che hai visto è un template. È pensato per essere modificato. Non devi inventare tutto da zero — cambi quello che ti serve per il tuo caso specifico.
Vuoi analizzare 3 titoli insieme? Aggiungi un ciclo. Vuoi una media mobile a 50 giorni invece che 20? Cambia il numero. Vuoi esportare i risultati in Excel? Aggiungi una riga di codice. Non è magia — è costruire mattone dopo mattone.
Modifica i Dati di Input
Cambia il nome del file CSV o la fonte dei dati. Lo script rimane lo stesso.
Aggiungi Calcoli
Volatilità, RSI, MACD. Aggiungi indicatori con poche righe di codice.
Cambia i Grafici
Usa candlestick, area chart, o istogrammi. Matplotlib ha tutto.
Salva i Risultati
Esporta i dati elaborati in CSV o crea report automatici.
Da Qui In Avanti
Hai visto come funziona uno script di analisi completo. Non è terrificante. È logico. E una volta che l'hai costruito una volta, riesci a capire come altri script funzionano e come crearne di più complessi.
Il prossimo passo? Scarica il file CSV con dati reali, esegui lo script sul tuo computer e vedi il grafico. Poi modificalo. Cambia la media mobile. Aggiungi un secondo titolo. Sperimenta. È così che impari veramente.
Pronto per il prossimo livello? Impara come importare dati direttamente da API pubbliche senza dover scaricare CSV manualmente.
Scopri le API Pubbliche
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Nota Importante
Questo articolo è a scopo educativo e informativo. Gli script e gli esempi mostrati sono pensati per insegnare concetti di programmazione Python e analisi dei dati. Non costituiscono consulenza finanziaria o consigli di investimento. Prima di prendere decisioni finanziarie basate su analisi di dati, consulta sempre un professionista qualificato. L'analisi dei dati è uno strumento — la saggezza nel suo uso è responsabilità di chi lo applica.