Anacondaはインストールできましたでしょうか？ インスールできたら、（Windowsなら）スタートメニューから、"jupyter notebook"を選べば、ブラウザベースで動く、Pythonのインターフェースが起ち上がるはずです。この"jupyter notebook"が、Pythonで統計解析するためのインターフェースになります。なかなかよくできています。

さて、Pythonでいじくるデータをまずは用意しないといけません。流行りのビットコインの価格を分析することにします。ビットコインの日足データは、このサイトで手に入ります。データソースや信頼性はよくわかりませんが、とりあえずはこのデータで遊んでみましょう。

●CryptoCurrency Market Capitalizations: Historical data for Bitcoin
https://coinmarketcap.com/currencies/bitcoin/historical-data/

まずは、テキストエディタやエクセルなんかを使って、泥臭くCSVファイルを作ってください。データ分析の基本ですね。こういう手作業からはじまります。



それで、jupyter notebookを使って、CSVファイルを読み込み、いろいろ解析しましょう。
データを読み込んで、Close価格でチャートを描くまでの流れが以下です。



まず、In[1]はおまじないです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline

numpyというのは数値計算のライブラリ、pandasはエクセルのテーブルのようなデータを扱うためのものです。そして、matplotlibというのがグラフを描くためのライブラリです。
CSVファイルは、このように一発で読み込めます。

btc_df=pd.read_csv("BTCUSDdata.csv")

.head(5)というのは、最初の５行を表示せよ、という意味です。
次のコマンドはちょっと難しいですが、日付をこのデータフレームのインデックスにしています。

btc_df=pd.read_csv("BTCUSDdata.csv", index_col="Date", parse_dates=True)

さらに、今回は価格だけをとりあえず分析するので、"Close"だけにします。

btc_cls_df = btc_df["Close"]

最後に、チャートはこんなに簡単に描画できます。

btc_cls_df.plot()

.shift()で、一行ずらすことができます。あとで、日次リターンを計算する時に使います。