Ar norite gauti akcijų rinkos duomenis naudodami Python? Jūs esate tinkamoje vietoje. Šiame straipsnyje sužinosite, kaip gauti akcijų rinkos duomenis naudojant Python. Galite toliau naudoti duomenis analizuoti, vizualizuoti ir gauti įžvalgų.

Jūs naudosite yfinansuoti Python biblioteka, kad gautumėte dabartinius ir istorinius akcijų rinkos kainų duomenis iš Yahoo Finance.

Reikalingų bibliotekų diegimas

„Yahoo“ finansai yra viena iš plačiai naudojamų platformų, teikiančių akcijų rinkos duomenis. Galite lengvai atsisiųsti duomenų rinkinį iš jų svetainės, bet jei norite jį pasiekti tiesiogiai iš Python programos, galite naudoti yfinansuoti biblioteka. Norėdami įdiegti yfinance naudodami pip, komandų eilutėje turite paleisti šią komandą:

pip diegti yfinansuoti

yfinance Python biblioteka yra nemokama ir jai nereikia API rakto.

Šiame projekte naudojamas kodas yra prieinamas a GitHub saugykla ir jūs galite nemokamai naudotis pagal MIT licenciją.

Gaukite dabartinės akcijų kainos duomenis

Turite turėti akcijų, kurių duomenis norite išgauti, žymą. Šiame pavyzdyje rasime GOOGL rinkos kainą ir ankstesnę uždarymo kainą.

instagram viewer 

importuoti yfinansuoti kaip yf
ticker = yf. Ticker ('GOOGL').info
rinkos_kaina = ticker['įprastinė rinkos kaina']
ankstesnis_uždarymo_kaina = ticker['reguliarusMarketPreviousClose']
spausdinti ('Žymeklis: GOOGL')
spausdinti ('Rinkos kaina:', rinkos kaina)
spausdinti ('Ankstesnė uždarymo kaina:', ankstesnė_uždarymo_kaina)

Taip gaunama tokia produkcija:

Šiame pavyzdyje naudojama įprastinė rinkos kaina ir reguliarusMarketPreviousClose savybes, kad gautumėte reikiamus duomenis. „Yfinance“ bibliotekoje yra daug kitų savybių, kurias galite ištirti. Tai apima pašto kodą, sektorių, „fullTimeEmployees“, „longBusinessSummary“, miestą, telefoną, valstiją ir šalį. Visą galimų savybių sąrašą galite gauti naudodami šį kodą:

importuoti yfinansuoti kaip yf
ticker = yf. Ticker ('GOOGL').info
spausdinti(ticker.keys())

Gaukite istorinius akcijų kainų duomenis

Visus istorinius kainų duomenis galite gauti pateikę pradžios datą, pabaigos datą ir žymeklį.

# Importuojamas yfinance paketas
importuoti yfinansuoti kaip yf
# Nustatykite pradžios ir pabaigos datas
pradžios_data = '2020-01-01'
pabaigos_data = '2022-01-01'


# Nustatykite žymę
žymeklis = 'GOOGL'


# Gaukite duomenis
duomenys = yf.atsisiųsti (ticker, start_date, end_date)
# Spausdinkite paskutines 5 eilutes
spausdinti(data.tail())

Taip gaunama tokia produkcija:

Aukščiau pateiktas kodas pateiks akcijų kainos duomenis nuo 2020-01-01 iki 2022-01-01.

Jei norite gauti kelių žymenų duomenis vienu metu, tai galite padaryti pateikdami žymes tarpais atskirtos eilutės forma.

importuoti yfinansuoti kaip yf
pradžios_data = '2020-01-01'
pabaigos_data = '2022-01-01'
# Čia pridėkite kelis tarpais atskirtus ženklus
žymeklis = 'GOOGL MSFT TSLA'
duomenys = yf.atsisiųsti (ticker, start_date, end_date)
spausdinti(data.tail())

Duomenų transformavimas analizei

Aukščiau pateiktame duomenų rinkinyje Data yra duomenų rinkinio indeksas, o ne stulpelis. Norėdami atlikti bet kokią šių duomenų duomenų analizę, turite konvertuoti šį indeksą į stulpelį. Toliau nurodyta, kaip tai galite padaryti:

importuoti yfinansuoti kaip yf
pradžios_data = '2020-01-01'
pabaigos_data = '2022-01-01'
žymeklis = 'GOOGL'
duomenys = yf.atsisiųsti (ticker, start_date, end_date)
duomenys["Data"] = duomenys.indeksas
duomenys = duomenys[["Data", "Atviras", "Aukštas",
"Žemas", "Uždaryti", "Adj Uždaryti", "Apimtis"]]
data.reset_index(lašas=Tiesa, vietoje =Tiesa)
spausdinti(data.head())

Taip gaunama tokia produkcija:

Šie transformuoti duomenys yra tokie patys, kaip ir duomenys, kuriuos atsisiuntėte iš „Yahoo Finance“.

Gautų duomenų saugojimas CSV faile

Tu gali eksportuoti DataFrame objektą į CSV failą naudojant į_csv() metodas. Kadangi aukščiau pateikti duomenys jau yra pandos duomenų rėmelio pavidalu, galite eksportuoti duomenis į CSV failą naudodami šį kodą:

importuoti yfinansuoti kaip yf
pradžios_data = '2020-01-01'
pabaigos_data = '2022-01-01'
žymeklis = 'GOOGL'
duomenys = yf.atsisiųsti (ticker, start_date, end_date)
spausdinti(data.tail())
# Eksportuokite duomenis į CSV failą
data.to_csv("GOOGL.csv")

Pandas yra plačiai naudojama duomenų analizės Python biblioteka. Jei jums nelabai patinka ši biblioteka, turėtumėte pradėti pagrindinės operacijos naudojant Pandas.

Vizualizuokite duomenis

„Yfinance Python“ biblioteka yra viena iš patogiausių bibliotekų, kurią naudojant galima nustatyti, gauti duomenis ir atlikti duomenų analizės užduotis. Šiuos duomenis galite naudoti norėdami vizualizuoti rezultatus ir užfiksuoti įžvalgas naudodami tokias bibliotekas kaip Matplotlib, Seaborn arba Bokeh.

Jūs netgi galite rodyti šias vizualizacijas tiesiai tinklalapyje naudodami PyScript.