Comment obtenir des données sur le cours des actions en utilisant Python.

Vous souhaitez obtenir des informations sur les marchés boursiers en utilisant Python ? Vous êtes à l'endroit approprié. Dans ce post, vous apprendrez exactement comment obtenir des données boursières en utilisant Python. Vous pourrez mieux utiliser ces informations pour les analyser, les imaginer et en tirer des compréhensions.

Vous utiliserez l'outil yfinance bibliothèque Python pour obtenir les données existantes et aussi historiques des taux du marché des valeurs mobilières de Yahoo Finance.

Installation des bibliothèques requises

Yahoo Finance est juste l'une des plateformes couramment utilisées qui fournit des informations boursières. Vous pouvez facilement télécharger le jeu de données à partir de leur site web, mais si vous voulez y accéder directement depuis un programme Python, vous pouvez utiliser la librairie yfinance collection. Pour configurer yfinance à l'aide de pip, vous devez exécuter la commande suivante à une invite de commande :

La collection Python yfinance est libre d'utilisation et elle ne fait pas appel à une clé API.

Le code utilisé dans cette tâche est proposé dans un dépôt GitHub et il est également gratuit pour vous en vertu du certificat MIT.

Obtenir des données sur le prix actuel des actions.

Vous exigez d'avoir le ticker de l'action pour laquelle vous souhaitez tirer l'information. Dans l'exemple suivant, nous allons découvrir le cours du marché ainsi que le cours de clôture précédent pour GOOGL.

Cela génère la sortie suivante :

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Cet exemple fait appel à la fonction regularMarketPrice et regularMarketPreviousClose pour obtenir les informations demandées. La bibliothèque yfinance propose de nombreuses autres propriétés résidentielles que vous pouvez explorer. Il s'agit notamment du code postal, de l'industrie, des employés à plein temps, du résumé de l'entreprise, de la ville, du téléphone, de l'État et du pays. Vous pouvez obtenir la liste totale des propriétés résidentielles ou commerciales disponibles en utilisant ce code :

Obtenir des données historiques sur le prix des actions

Vous pouvez obtenir toutes les informations de prix historiques en offrant la date de début, le jour de fin, ainsi que le ticker.

Cela génère la sortie suivante :

Le code ci-dessus apportera certainement les données de coût des actions de 2020-01-01 à 2022-01-01.

Si vous avez l'intention de tirer les informations de nombreux tickers à la fois, vous pouvez le faire en fournissant les tickers dans le genre d'une chaîne séparée par des espaces.

Transformation des données pour l'analyse

Dans l'ensemble de données ci-dessus, Date est l'index de l'ensemble de données et non une colonne. Pour effectuer toute analyse de données sur cette information, vous devez transformer cet index en une colonne. Voici comment vous pouvez le faire :

Cela crée la liste ci-dessous résultat :

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Ces données transformées sont les mêmes que celles que vous auriez certainement téléchargées et installées depuis Yahoo Finance.

Stockage des données reçues dans un fichier CSV

Vous pouvez exporter un défi DataFrame une donnée CSV en utilisant la fonction to _ csv() méthode. Comme les informations ci-dessus sont déjà sous la forme d'un DataFrame pandas, vous pouvez exporter les données directement dans une donnée CSV en utilisant le code suivant :

Pandas est la bibliothèque Python d'analyse de données la plus utilisée. Si vous n'êtes pas très à l'aise avec cette collection, vous devriez commencer par des opérations fondamentales faisant appel à Pandas.

Visualisez les données

La bibliothèque Python yfinance est l'une des collections les plus pratiques pour mettre en place, apporter des informations et également effectuer des travaux d'analyse d'informations avec. Vous pouvez utiliser ces informations pour représenter les résultats ainsi que pour capturer les compréhensions en utilisant des bibliothèques comme Matplotlib, Seaborn ou Bokeh.

Vous pouvez même montrer ces visualisations directement sur un site web en utilisant PyScript.

Comment gratter les données boursières en Python ?

Pour extraire des données à l'aide du web scraping avec python, vous devez suivre ces étapes de base :

  • Trouvez l'URL que vous voulez gratter.
  • Inspection de la page.
  • Trouvez les données que vous souhaitez extraire.
  • Écrivez le code.
  • Exécutez le code et extrayez les données.
  • Enregistrez les données dans le format souhaité.
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Comment trouvez-vous le cours de l'action des données ?

Sources Internet pour les données historiques sur le marché et les actions

  • Yahoo! Finances - Prix historiques.
  • Moyennes industrielles du Dow Jones. Données de performances historiques et actuelles.
  • Indices S&P. Données de performances historiques.
  • Collection de journaux IPL.
  • Association de l'industrie des valeurs mobilières et des marchés financiers.
  • FINRA : Centre de données du marché.

Python peut-il aider en bourse ?

Le code Python peut être facilement étendu à des algorithmes dynamiques pour le trading. Python peut être utilisé pour développer d'excellentes plateformes de trading, tandis que l'utilisation de C ou C++ est un travail fastidieux et chronophage. Le trading en Python est un choix idéal pour les personnes qui souhaitent devenir des pionniers avec des plateformes de trading algorithmiques dynamiques.

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