He echado un ojo y he visto que en Rankia hay un blog que va desde la instalacion, hasta el manejo:
https://www.rankia.com/blog/opiniones/3971466-conceptos-basicos-instalacion-python En internet hay cientos de tutoriales, el principal problema que veo es que son todos muy tecnicos.
https://relopezbriega.github.io/blog/2015/08/28/introduccion-a-finanzas-con-python/ Por resumir un poco, las funciones basicas se hacen con estos modulos:
-urllib.request.urlretrieve -> para descargar los ficheros .csv o lo que sea de la web.
-pandas -> para crear el Data Frame, que viene a ser normalmente una tabla con el Date, Close, High... que te creas a partir del fichero csv, excel o cualquiera de los formatos admitidos.
Este modulo es de los mas importantes porque ademas tiene un monton de funciones incorporadas para calcular medias, minimos, maximos, desviaciones y demas calculos estadisticos. Es muy avanzado.
-numpy -> es un modulo para matrices, similar a Pandas (de echo Pandas internamente trabaja sobre Numpy), y trabajas las tablas (Date, Close...) como una matriz, y tienes un monton de de calculos mas avanzados que Pandas, como ajustes de lineas, curvas... y posibilidades mas avanzadas del mundo de las matrices multidimensionales.
-matplotlib.pyplot -> para todo lo relacionado con el ploteado grafico: lineas, marcadores, anotaciones...
Con estos 4 modulos se pueden hacer maravillas, pero ya empezamos a desbordarnos con sus posibilidades. Pero si el cuerpo te pide aun mas:
- statsmodels.tsa -> modelos regresivos arima, sarima, kalman y etc.
-scipy -> es una extension de Numpy y Pandas para calculos cientificos avanzados.
- scikit-learn -> modulo para machine learning y demas locuras.
