Cómo obtener datos de precios de acciones usando Python

¿Está buscando recuperar datos del mercado de valores usando Python? Estás en el lugar correcto. En este artículo, aprenderá cómo obtener datos del mercado de valores usando Python. Además, puede utilizar los datos para analizarlos, visualizarlos y obtener información de ellos.

Estarás usando el finanzas Biblioteca de Python para obtener los datos actuales e históricos del precio del mercado de valores de Yahoo Finance.

Instalación de bibliotecas necesarias

Yahoo Finanzas es una de las plataformas más utilizadas que proporciona datos del mercado de valores. Puede descargar fácilmente el conjunto de datos desde su sitio web, pero si desea acceder a él directamente desde un programa de Python, puede usar el finanzas biblioteca. Para instalar yfinance usando pip, debe ejecutar el siguiente comando en un símbolo del sistema:

pepita instalar finanzas

La biblioteca Python de yfinance es de uso gratuito y no requiere una clave API.

El código utilizado en este proyecto está disponible en un repositorio GitHub y es gratis para su uso bajo la licencia MIT.

Obtener datos de precios de acciones actuales

Debe tener el ticker de la acción para la que desea extraer los datos. En el siguiente ejemplo, encontraremos el precio de mercado y el precio de cierre anterior de GOOGL.

importar finanzas como sif
ticker = yf. Corazón('GOOGL').info
precio_de_mercado = teletipo['precio de mercado regular']
precio_de_cierre_anterior = teletipo['regularMarketAnteriorCerrar']
imprimir('Marcador: GOOGL')
imprimir('Precio de mercado:', precio de mercado)
imprimir('Precio de cierre anterior:', precio_de_cierre_anterior)

Esto produce la siguiente salida:

Este ejemplo utiliza el precio de mercado regular y regularMarketAnteriorCerrar propiedades para obtener los datos necesarios. La biblioteca de yfinance ofrece muchas otras propiedades que puede explorar. Estos incluyen código postal, sector, fullTimeEmployees, longBusinessSummary, ciudad, teléfono, estado y país. Puede obtener la lista completa de las propiedades disponibles utilizando este código:

importar finanzas como sif
ticker = yf. Corazón('GOOGL').info
imprimir(ticker.teclas())

Obtenga datos históricos de precios de acciones

Puede obtener todos los datos de precios históricos proporcionando la fecha de inicio, la fecha de finalización y el teletipo.

# Importando el paquete yfinance
importar finanzas como sif
# Establecer la fecha de inicio y finalización
fecha_inicio = '2020-01-01'
fecha_fin = '2022-01-01'
# Establecer el marcador
teletipo = 'GOOGL'
# Obtener los datos
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
# Imprimir las últimas 5 filas
imprimir(datos.cola())

Esto produce la siguiente salida:

El código anterior obtendrá los datos del precio de las acciones desde 2020-01-01 hasta 2022-01-01.

Si desea extraer datos de varios tickers a la vez, puede hacerlo proporcionando los tickers en forma de cadena separada por espacios.

importar finanzas como sif
fecha_inicio = '2020-01-01'
fecha_fin = '2022-01-01'
# Agregue múltiples tickers separados por espacios aquí
teletipo = 'GOOGL MSFT TSLA'
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
imprimir(datos.cola())

Transformación de datos para análisis

En el conjunto de datos anterior, Fecha es el índice del conjunto de datos y no una columna. Para realizar cualquier análisis de datos sobre estos datos, debe convertir este índice en una columna. A continuación se muestra cómo puede hacerlo:

importar finanzas como sif
fecha_inicio = '2020-01-01'
fecha_fin = '2022-01-01'
teletipo = 'GOOGL'
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
datos["Fecha"] = datos.índice
datos = datos[["Fecha", "Abierto", "Alto",
"Bajo", "Cerca", "cerrar", "Volumen"]]
datos.reset_index(gota=Verdadero, en su lugar=Verdadero)
imprimir(datos.head())

Esto produce la siguiente salida:

Estos datos transformados son los mismos que habría descargado de Yahoo Finance.

Almacenamiento de los datos recibidos en un archivo CSV

Puede exportar un objeto DataFrame a un archivo CSV utilizando el a_csv() método. Dado que los datos anteriores ya están en forma de pandas DataFrame, puede exportar los datos a un archivo CSV utilizando el siguiente código:

importar finanzas como sif
fecha_inicio = '2020-01-01'
fecha_fin = '2022-01-01'
teletipo = 'GOOGL'
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
imprimir(datos.cola())
# Exportar datos a un archivo CSV
datos.a_csv("GOOGL.csv")

Pandas es la biblioteca Python de análisis de datos ampliamente utilizada. Si no se siente muy cómodo con esta biblioteca, debe comenzar con operaciones basicas usando pandas.

Visualice los datos

La biblioteca Python de yfinance es una de las bibliotecas más convenientes para configurar, obtener datos y realizar tareas de análisis de datos. Puede usar estos datos para visualizar resultados y capturar información utilizando bibliotecas como Matplotlib, Seaborn o Bokeh.

Incluso puede mostrar estas visualizaciones directamente en una página web usando PyScript.