Vous cherchez à récupérer des données boursières en Python? Vous êtes au bon endroit. Dans cet article, vous apprendrez comment obtenir des données boursières à l'aide de Python. Vous pouvez également utiliser les données pour les analyser, les visualiser et en tirer des enseignements.
Vous utiliserez le yfinance Bibliothèque Python pour obtenir les données actuelles et historiques sur les cours boursiers de Yahoo Finance.
Installation des bibliothèques requises
Yahoo finance est l'une des plateformes les plus utilisées qui fournit des données boursières. Vous pouvez facilement télécharger l'ensemble de données à partir de leur site Web, mais si vous souhaitez y accéder directement à partir d'un programme Python, vous pouvez utiliser le yfinance bibliothèque. Pour installer yfinance en utilisant pip, vous devez exécuter la commande suivante à une invite de commande :
pépin installer yfinanceLa bibliothèque Python yfinance est gratuite et ne nécessite pas de clé API.
Le code utilisé dans ce projet est disponible dans un Référentiel GitHub et est libre d'utilisation sous la licence MIT.
Obtenir les données actuelles sur le cours des actions
Vous devez avoir le symbole de l'action pour laquelle vous souhaitez extraire les données. Dans l'exemple suivant, nous trouverons le prix du marché et le prix de clôture précédent pour GOOGL.
importer yfinance comme yf
ticker = yf. Téléscripteur('GOOGL').Info
prix_marché = ticker['prix du marché régulier']
prix_fermé_précédent = ticker['normalMarchéPrécédentFermer']
imprimer('Symbole: GOOGL')
imprimer('Prix du marché:', prix du marché)
imprimer('Prix de clôture précédent :', prix_fermé_précédent)Cela produit la sortie suivante :
Cet exemple utilise le prix du marché régulier et normalMarchéPrécédentFermer properties pour obtenir les données requises. La bibliothèque yfinance fournit de nombreuses autres propriétés que vous pouvez explorer. Ceux-ci incluent le code postal, le secteur, les employés à temps plein, le résumé de l'entreprise, la ville, le téléphone, l'état et le pays. Vous pouvez obtenir la liste complète des propriétés disponibles en utilisant ce code :
importer yfinance comme yf
ticker = yf. Téléscripteur('GOOGL').Info
imprimer(ticker.keys())Obtenir des données historiques sur le cours des actions
Vous pouvez obtenir toutes les données de prix historiques en fournissant la date de début, la date de fin et le ticker.
# Importation du package yfinance
importer yfinance comme yf# Définir la date de début et de fin
date_début = '2020-01-01'
date_fin = '2022-01-01'# Définissez le ticker
téléscripteur = 'GOOGL'# Obtenir les données
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
# Imprimer les 5 dernières lignes
imprimer(data.tail())
Cela produit la sortie suivante :
Le code ci-dessus récupérera les données sur le cours des actions du 01/01/2020 au 01/01/2022.
Si vous souhaitez extraire les données de plusieurs tickers à la fois, vous pouvez le faire en fournissant les tickers sous la forme d'une chaîne séparée par des espaces.
importer yfinance comme yf
date_début = '2020-01-01'
date_fin = '2022-01-01'
# Ajoutez ici plusieurs tickers séparés par des espaces
téléscripteur = 'GOOGL MSFT TSLA'
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
imprimer(data.tail())
Transformer les données pour l'analyse
Dans le jeu de données ci-dessus, Date est l'index du jeu de données et non une colonne. Pour effectuer une analyse de données sur ces données, vous devez convertir cet index en une colonne. Voici comment vous pouvez le faire :
importer yfinance comme yf
date_début = '2020-01-01'
date_fin = '2022-01-01'
téléscripteur = 'GOOGL'
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
données["Date"] = data.indexdonnées = données[["Date", "Ouvrir", "Haut",
"Faible", "Fermer", "Fermer ajusté", "Volume"]]
data.reset_index(goutte=Vrai, en place=Vrai)
imprimer(data.head())
Cela produit la sortie suivante :
Ces données transformées sont les mêmes que les données que vous auriez téléchargées depuis Yahoo Finance.
Stockage des données reçues dans un fichier CSV
Tu peux exporter un objet DataFrame vers un fichier CSV en utilisant le to_csv() méthode. Étant donné que les données ci-dessus sont déjà sous la forme d'un DataFrame pandas, vous pouvez exporter les données dans un fichier CSV en utilisant le code suivant :
importer yfinance comme yf
date_début = '2020-01-01'
date_fin = '2022-01-01'
téléscripteur = 'GOOGL'
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
imprimer(data.tail())
# Exporter les données vers un fichier CSV
data.to_csv("GOOGL.csv")Pandas est la bibliothèque Python d'analyse de données largement utilisée. Si vous n'êtes pas très à l'aise avec cette bibliothèque, vous devriez commencer avec opérations de base avec Pandas.
Visualisez les données
La bibliothèque Python yfinance est l'une des bibliothèques les plus pratiques pour configurer, récupérer des données et effectuer des tâches d'analyse de données. Vous pouvez utiliser ces données pour visualiser les résultats et capturer des informations à l'aide de bibliothèques telles que Matplotlib, Seaborn ou Bokeh.
Vous pouvez même afficher ces visualisations directement sur une page Web à l'aide de PyScript.
