Charger des données boursières avec Python

Objectifs Télécharger des données boursières historiques avec yfinance Organiser et nettoyer les données dans un DataFrame pandas Tracer un graphique exploratoire pour visualiser tendances et ruptures Vérifier l'intégrité de l'index temporel avant d'analyser Vous savez désormais ce qu'est une série temporelle financière et comment elle se décompose en tendance, saisonnalité, cyclicité et résidu. Il est temps de passer à la pratique : charger de vraies données boursières, les organiser dans un DataFrame pandas et tracer un premier graphique. C'est le point de départ de toute analyse sérieuse. Télécharger des prix avec yfinance La bibliothèque yfinance permet d'accéder gratuitement aux données