Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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文脈
私はパッシブ収入を構築するアイデアが好きです。その方法はたくさんあり、古くから有効な保守的な方法の1つは、配当を支払う資産に投資することです。しかし、リスクとリターンのバランスが良いものをどれを選べばいいかはわかりません。データに基づいた意思決定をするために、すべてのデータが利用可能であるといいと思いました。
内容
このデータは、robinhood.comのAPIを使って取得した、同サイトで取引可能なすべての商品のスナップショットです。私が調査をするときは、dividend.comのデータも調べるのが好きなので、そのウェブサイトをクロールして、すでにrobinhood.comから取得したシンボルとマージしました。
[このリポジトリ](https://github.com/jonnylangefeld/dividend-data-download)に、新しいスナップショットを作成するスクリプトを文書化して公開しました。独自のスナップショットを作成したい場合は、[ノートブック](https://github.com/jonnylangefeld/dividend-data-download/blob/master/download-dividend-data.ipynb)を参照してください。
私は、`pd.read_pickle('../input/instruments.p')` を使ってピクルファイル (`instruments.p`) を使用することをおすすめします。なぜなら、データはすでに整形され、正しい形式と順序になっているからです。Rユーザーの場合は、`instruments.json` ファイルでデータを読み込むこともできます。
謝辞
このデータを公開してくれたrobinhood.comとdividend.comに感謝します。
着想
どの株が最もリスクとリターンのバランスが良いのでしょうか？
データの説明
内容
各列の詳細な説明については、[リポジトリ](https://github.com/jonnylangefeld/dividend-data-download)を参照してください。
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