Ali želite pridobiti borzne podatke z uporabo Pythona? Na pravem mestu ste. V tem članku boste izvedeli, kako pridobiti borzne podatke s pomočjo Pythona. Podatke lahko dodatno uporabite za analizo, vizualizacijo in pridobivanje vpogledov iz njih.
Uporabljali boste yfinance Knjižnica Python za pridobivanje trenutnih in preteklih podatkov o borznih cenah iz Yahoo Finance.
Namestitev zahtevanih knjižnic
Yahoo Finance je ena izmed široko uporabljanih platform, ki zagotavlja podatke o borzi. Nabor podatkov lahko enostavno prenesete z njihovega spletnega mesta, če pa želite do njega dostopati neposredno iz programa Python, lahko uporabite yfinance knjižnica. Če želite namestiti yfinance z uporabo pip, morate v ukazni vrstici zagnati naslednji ukaz:
pip namestite yfinanceKnjižnica yfinance Python je brezplačna za uporabo in ne potrebuje ključa API.
Koda, uporabljena v tem projektu, je na voljo v a Repozitorij GitHub in je brezplačen za uporabo pod licenco MIT.
Pridobite podatke o trenutni ceni delnic
Imeti morate oznako delnice, za katero želite pridobiti podatke. V naslednjem primeru bomo našli tržno ceno in prejšnjo zaključno ceno za GOOGL.
uvoz yfinance kot yf
ticker = yf. Ticker ('GOOGL').info
tržna_cena = ticker ['regularMarketPrice']
prejšnja_cena_zapiranja = ticker['regularMarketPreviousClose']
natisni('Oznaka: GOOGL')
natisni('Tržna cena:', tržna cena)
natisni('Prejšnja zaprta cena:', prejšnja_zaprta_cena)To ustvari naslednji rezultat:
Ta primer uporablja regularMarketPrice in regularMarketPreviousClose lastnosti za pridobitev zahtevanih podatkov. Knjižnica yfinance ponuja številne druge lastnosti, ki jih lahko raziščete. Ti vključujejo poštno številko, sektor, fullTimeEmployees, longBusinessSummary, mesto, telefon, državo in državo. Celoten seznam razpoložljivih lastnosti lahko dobite s to kodo:
uvoz yfinance kot yf
ticker = yf. Ticker ('GOOGL').info
tiskanje(ticker.keys())Pridobite zgodovinske podatke o cenah delnic
Vse pretekle podatke o cenah lahko dobite tako, da navedete začetni datum, končni datum in oznako.
# Uvoz paketa yfinance
uvoz yfinance kot yf# Nastavite začetni in končni datum
začetni_datum = '2020-01-01'
končni_datum = '2022-01-01'# Nastavite oznako
ticker = 'GOOGL'# Pridobite podatke
podatki = yf.download (ticker, začetni_datum, končni_datum)
# Natisnite zadnjih 5 vrstic
tiskanje(data.tail())
To ustvari naslednji rezultat:
Zgornja koda bo pridobila podatke o cenah delnic od 1. 1. 2020 do 1. 1. 2022.
Če želite potegniti podatke več tickerjev hkrati, lahko to storite tako, da tickerje zagotovite v obliki niza, ločenega s presledki.
uvoz yfinance kot yf
začetni_datum = '2020-01-01'
končni_datum = '2022-01-01'
# Tukaj dodajte več oznak, ločenih s presledki
ticker = 'GOOGL MSFT TSLA'
podatki = yf.download (ticker, začetni_datum, končni_datum)
tiskanje(data.tail())
Preoblikovanje podatkov za analizo
V zgornjem naboru podatkov Datum je indeks nabora podatkov in ne stolpec. Če želite izvesti kakršno koli analizo teh podatkov, morate ta indeks pretvoriti v stolpec. Spodaj je opisano, kako lahko to storite:
uvoz yfinance kot yf
začetni_datum = '2020-01-01'
končni_datum = '2022-01-01'
ticker = 'GOOGL'
podatki = yf.download (ticker, začetni_datum, končni_datum)
podatki ["Datum"] = podatki.indekspodatki = podatki[["Datum", "Odprto", "visoko",
"Nizka", "Zapri", "Adj Zapri", "Glasnost"]]
data.reset_index(padec=Prav, na mestu=Prav)
tiskanje(data.head())
To ustvari naslednji rezultat:
Ti preoblikovani podatki so enaki podatkom, ki bi jih prenesli iz Yahoo Finance.
Shranjevanje prejetih podatkov v datoteko CSV
Ti lahko izvozite objekt DataFrame v datoteko CSV uporabljati to_csv() metoda. Ker so zgornji podatki že v obliki pandas DataFrame, lahko podatke izvozite v datoteko CSV z naslednjo kodo:
uvoz yfinance kot yf
začetni_datum = '2020-01-01'
končni_datum = '2022-01-01'
ticker = 'GOOGL'
podatki = yf.download (ticker, začetni_datum, končni_datum)
tiskanje(data.tail())
# Izvoz podatkov v datoteko CSV
data.to_csv("GOOGL.csv")Pandas je široko uporabljena knjižnica Python za analizo podatkov. Če vam ta knjižnica ni najbolj všeč, bi morali začeti osnovne operacije z uporabo Pande.
Vizualizirajte podatke
Knjižnica yfinance Python je ena najbolj priročnih knjižnic za nastavitev, pridobivanje podatkov in izvajanje nalog analize podatkov. Te podatke lahko uporabite za vizualizacijo rezultatov in zajemanje vpogledov z uporabo knjižnic, kot so Matplotlib, Seaborn ali Bokeh.
Te vizualizacije lahko celo prikažete neposredno na spletni strani s pomočjo PyScripta.
