Comment gratter les données boursières avec Python?

Les professionnels de la finance qui souhaitent améliorer leurs compétences peuvent le faire en apprenant à récupérer des données boursières avec Python, un langage de programmation de haut niveau, interprété et polyvalent. Python est l'outil de collecte de données le plus populaire pour les données boursières. Il est également utilisé dans l'exploration de données, la cybersécurité, les applications médico-légales numériques et les tests de pénétration.

Scrap Stock Data avec Python

Python offre également l'avantage d'une communauté de contributeurs qui se portent volontaires dans l'amélioration régulière de l'environnement des développeurs. Cela donne au langage de programmation un avantage en étant à jour sur les derniers développements dans le monde du logiciel. Le langage Python est largement utilisé dans le monde du scraping de données en raison de son efficacité et de sa fiabilité dans l'exécution des tâches.

Avantages de l'utilisation de Python pour le scraping de données

1. Simple et fiable

L'utilisation de Python pour récupérer les données boursières devient de plus en plus importante pour diverses raisons. Premièrement, sa syntaxe #REF Erreurs Excel #REF Les erreurs Excel causent de gros problèmes dans les feuilles de calcul. Apprenez à trouver et à corriger les erreurs #REF dans Excel dans ce tutoriel rapide avec des exemples et des captures d'écran. Un #REF! erreur (le «ref» signifie référence) est le message qu'Excel affiche lorsqu'une formule fait référence à une cellule qui n'existe plus, causée par la suppression de cellules simple et fiable dans l'exécution des tâches et le partage de scripts avec d'autres utilisateurs.

2. Bibliothèques intégrées

Deuxièmement, Python est livré avec de nombreuses bibliothèques intégrées qui permettent de gagner du temps pour les développeurs qui autrement créeraient leurs projets à partir de zéro. Les développeurs sauvegardent les tâches courantes et courantes en incorporant les bibliothèques dans leurs projets.

3. Logiciels open source

Troisièmement, Python est open source et, par conséquent, disponible gratuitement, alors que d'autres langages sont brevetés et relativement coûteux. Enfin, Python est compatible avec de nombreuses applications de données, ce qui le rend approprié pour le scraping de données boursières.

Grattoirs de données de stock

Le grattage de données est la procédure effectuée par les grattoirs pour obtenir les données requises à partir de plusieurs emplacements sur Internet. Les grattoirs de données sont donc des scripts ou des algorithmes Algorithmes (Algos) Les algorithmes (Algos) sont un ensemble d'instructions qui sont introduites pour effectuer une tâche.Des algorithmes sont introduits pour automatiser le trading afin de générer des bénéfices à une fréquence impossible à un trader humain configuré pour extraire types spécifiques d'informations provenant d'Internet à utiliser dans l'analyse des données.

La procédure suivie par les grattoirs de données comprend le téléchargement des informations de la cible, l'extraction et le stockage des données, et enfin, l'analyse des données. La procédure de récupération des données de stock est similaire à la procédure suivie lors de la récupération d'autres types de données en ligne.

La première étape lors de la récupération des données de stock consiste à télécharger le contenu cible à partir de la base de données où les données sont stockées. Deuxièmement, utilisez le grattoir de données pour extraire les données de leur forme non structurée dans un format structuré.

La troisième étape consiste à stocker les données structurées dans le format préféré, tel que le format CSV ou une feuille de calcul Excel. La dernière étape consiste à analyser les données obtenues pour générer des informations importantes sur le marché boursier ou des actions spécifiques.

Étapes de la récupération des données avec Python

La première étape lors du scraping des données boursières consiste à spécifier la ou les URL où le racleur obtiendra les données du code d'exécution. L'URL renvoie ensuite les informations demandées en affichant la page HTML ou XML montrant les données demandées par le grattoir.

Une fois les informations obtenues, le grattoir inspectera les données affichées dans l'URL cible, identifiera les données requises pour l'extraction, puis exécutera le code pour exécution. Une fois les données grattées, les données extraites sont converties et stockées dans le format souhaité.

Bibliothèques de récupération de données

Python est un langage de programmation diversifié avec de nombreuses applications dans l'espace de programmation. Chacune des activités effectuées à l'aide de Python comprend différentes bibliothèques qui leur sont associées. Le grattage de données avec Python utilise de nombreuses bibliothèques, notamment Selenium, Beautiful Soup et Pandas.

La bibliothèque Selenium est la meilleure option pour les tests Web et est largement utilisée dans l'automatisation des activités du navigateur. La bibliothèque Beautiful Soup se compose d'un package qui analyse les documents HTML et XML. Le package fonctionne en créant des arborescences d'analyse qui aident à extraire les données de la cible. La bibliothèque Pandas, en revanche, joue un rôle déterminant dans l'extraction, l'analyse, la manipulation et le stockage des données dans le format requis.

Exemple pratique

Vous trouverez ci-dessous un exemple de collecte de données pour l'action Google sur Yahoo! Site Web des finances.

La procédure commence par la visite du site Web de Yahoo Finance et la saisie du symbole de négociation de l'action Google, «GOOG», dans la zone de recherche. En réponse, l'URL change pour inclure le terme de recherche, c'est-à-dire le symbole «GOOG». Les résultats de la recherche affichent la page boursière, qui affiche des informations spécifiques sur l'action, telles que le cours de l'action, le cours d'ouverture, l'indice du prix par bénéfice et la fourchette de négociation de l'année.

Ensuite, inspectez les données boursières en cliquant avec le bouton droit sur la page et en choisissant «Afficher la source de la page» ou «Inspecter l'élément», selon votre navigateur. Vous pouvez également utiliser le raccourci fourni sur la page boursière GOOG en mettant en évidence les données dont vous avez besoin, telles que le cours actuel de l'action.

Ensuite, faites un clic droit sur la zone en surbrillance et choisissez «Inspecter l'élément» parmi les options proposées. La sortie vous donne le cours de l'action et tous les autres détails pertinents de l'action GOOG.

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