האם אתה מחפש לאחזר נתוני שוק המניות באמצעות Python? אתה במקום הנכון. במאמר זה תלמדו כיצד לקבל נתוני שוק המניות באמצעות Python. אתה יכול להמשיך להשתמש בנתונים כדי לנתח, להמחיש ולקבל מהם תובנות.

אתה תשתמש ב- yfinance ספריית Python כדי לקבל את נתוני מחירי שוק המניות העדכניים וההיסטוריים מ-Yahoo Finance.

התקנת ספריות נדרשות

יאהו פיננסים היא אחת הפלטפורמות הנפוצות המספקות נתוני שוק המניות. אתה יכול בקלות להוריד את מערך הנתונים מאתר האינטרנט שלהם, אבל אם אתה רוצה לגשת אליו ישירות מתוכנית Python, אתה יכול להשתמש ב- yfinance סִפְרִיָה. כדי להתקין את yfinance באמצעות pip, עליך להפעיל את הפקודה הבאה בשורת הפקודה:

צִפצוּף להתקין yfinance

ספריית yfinance Python חופשית לשימוש והיא אינה דורשת מפתח API.

הקוד המשמש בפרויקט זה זמין ב-a מאגר GitHub והוא בחינם עבורך לשימוש תחת רישיון MIT.

קבל נתוני מחיר מניה נוכחיים

אתה צריך לקבל את הטיקר של המניה שעבורה אתה רוצה לחלץ את הנתונים. בדוגמה הבאה, נמצא את מחיר השוק ואת מחיר הסגירה הקודם עבור GOOGL.

יְבוּא yfinance כפי ש yf
טיקר = yf. טֵלֵפּרִינטֶר('GOOGL').מידע
market_price = ticker[





instagram viewer


'מחיר שוק רגיל']
previous_close_price = טיקר['רגילMarketPreviousClose']
הדפס('טיקר: GOOGL')
הדפס('מחיר שוק:', מחיר שוק)
הדפס('מחיר סגירה קודם:', מחיר_סגירה הקודם)

זה מייצר את הפלט הבא:

דוגמה זו משתמשת ב- מחיר שוק רגיל ו רגילMarketPreviousClose מאפיינים כדי לקבל את הנתונים הנדרשים. ספריית yfinance מספקת נכסים רבים אחרים שתוכלו לחקור. אלה כוללים zip, מגזר, FullTimeEmployees, longBusinessSummary, עיר, טלפון, מדינה ומדינה. אתה יכול לקבל את הרשימה המלאה של הנכסים הזמינים באמצעות הקוד הזה:

יְבוּא yfinance כפי ש yf
טיקר = yf. טֵלֵפּרִינטֶר('GOOGL').מידע
הדפס(ticker.keys())

קבל נתוני מחירי מניה היסטוריים

אתה יכול לקבל את כל נתוני המחירים ההיסטוריים על ידי ציון תאריך ההתחלה, תאריך הסיום והטיקר.

# ייבוא ​​חבילת yfinance
יְבוּא yfinance כפי ש yf
# הגדר את תאריך ההתחלה והסיום
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'


# הגדר את הטיקר
טיקר = 'GOOGL'


# קבל את הנתונים
data = yf.download (טיקר, start_date, end_date)
# הדפס את 5 השורות האחרונות
הדפס(data.tail())

זה מייצר את הפלט הבא:

הקוד לעיל יביא את נתוני מחיר המניה מ-2020-01-01 עד 2022-01-01.

אם ברצונך למשוך נתונים של מספר טיקרים בו-זמנית, תוכל לעשות זאת על ידי מתן טיקרים בצורה של מחרוזת מופרדת בין רווחים.

יְבוּא yfinance כפי ש yf
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
# הוסף כאן טיקרים מופרדים מרובים
טיקר = 'GOOGL MSFT TSLA'
data = yf.download (טיקר, start_date, end_date)
הדפס(data.tail())

שינוי נתונים לניתוח

במערך הנתונים שלמעלה, תַאֲרִיך הוא האינדקס של מערך הנתונים ולא עמודה. כדי לבצע כל ניתוח נתונים על נתונים אלה, עליך להמיר אינדקס זה לעמודה. להלן כיצד תוכל לעשות זאת:

יְבוּא yfinance כפי ש yf
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
טיקר = 'GOOGL'
data = yf.download (טיקר, start_date, end_date)
נתונים["תַאֲרִיך"] = data.index
נתונים = נתונים[["תַאֲרִיך", "לִפְתוֹחַ", "גָבוֹהַ",
"נָמוּך", "סגור", "Adj Close", "כרך"]]
data.reset_index(יְרִידָה=נָכוֹן, במקום=נָכוֹן)
הדפס(data.head())

זה מייצר את הפלט הבא:

הנתונים שעברו שינוי זהים לנתונים שהייתם מורידים מ-Yahoo Finance.

אחסון הנתונים שהתקבלו בקובץ CSV

אתה יכול ייצא אובייקט DataFrame לקובץ CSV משתמש ב to_csv() שיטה. מכיוון שהנתונים לעיל כבר נמצאים בצורת Panda DataFrame, אתה יכול לייצא את הנתונים לקובץ CSV באמצעות הקוד הבא:

יְבוּא yfinance כפי ש yf
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
טיקר = 'GOOGL'
data = yf.download (טיקר, start_date, end_date)
הדפס(data.tail())
# ייצא נתונים לקובץ CSV
data.to_csv("GOOGL.csv")

Pandas היא ספריית ניתוח הנתונים Python בשימוש נרחב. אם אתה לא מרגיש בנוח עם הספרייה הזו, אתה צריך להתחיל עם פעולות בסיסיות באמצעות Pandas.

דמיינו את הנתונים

ספריית yfinance Python היא אחת הספריות הנוחות ביותר להגדרה, אחזור של נתונים וביצוע משימות ניתוח נתונים. אתה יכול להשתמש בנתונים האלה כדי להמחיש תוצאות וללכוד תובנות באמצעות ספריות כמו Matplotlib, Seaborn או Bokeh.

אתה יכול אפילו להציג את ההדמיות האלה ישירות בדף אינטרנט באמצעות PyScript.