Um sichere von unsicheren Investments in Python zu unterscheiden, kannst du verschiedene Ansätze nutzen, die auf Datenanalyse und Risikobewertung basieren. Hier sind einige Schritte, die du in Betracht ziehen kannst: 1. **Daten sammeln**: Du benötigst historische Daten zu den Investments, wie z.B. Preisbewegungen, Volatilität, Renditen und andere relevante Finanzkennzahlen. 2. **Risikobewertung**: Berechne Kennzahlen wie die Standardabweichung (Volatilität) oder den Beta-Faktor, um das Risiko eines Investments zu bewerten. Ein niedriger Beta-Wert (unter 1) deutet auf ein weniger riskantes Investment hin. 3. **Renditeanalyse**: Vergleiche die Renditen der Investments über verschiedene Zeiträume. Höhere Renditen können mit höherem Risiko verbunden sein. 4. **Kategorisierung**: Definiere Kriterien, um Investments als sicher oder unsicher zu klassifizieren. Zum Beispiel könntest du Investments mit einer Volatilität unter einem bestimmten Schwellenwert als sicher einstufen. Hier ist ein einfaches Beispiel, wie du dies in Python umsetzen könntest: ```python import pandas as pd # Beispiel-Daten: Ersetze dies durch deine tatsächlichen Daten data = { 'Investment': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Rendite': [0.05, 0.10, 0.15, 0.02], 'Volatilität': [0.02, 0.05, 0.10, 0.01] } df = pd.DataFrame(data) # Kriterien für sichere Investments sichere_investments = df[(df['Volatilität'] < 0.03) & (df['Rendite'] > 0.03)] print("Sichere Investments:") print(sichere_investments) ``` In diesem Beispiel werden Investments mit einer Volatilität unter 0.03 und einer Rendite über 0.03 als sicher klassifiziert. Du kannst die Kriterien anpassen, um sie an deine spezifischen Anforderungen anzupassen.