Você está procurando recuperar dados do mercado de ações usando Python? Você está no lugar certo. Neste artigo, você aprenderá como obter dados do mercado de ações usando Python. Você pode usar ainda mais os dados para analisar, visualizar e obter insights deles.
Você estará usando o yfinance Biblioteca Python para obter os dados atuais e históricos do preço do mercado de ações do Yahoo Finance.
Instalando as Bibliotecas Necessárias
Yahoo Finanças é uma das plataformas amplamente utilizadas que fornece dados do mercado de ações. Você pode baixar facilmente o conjunto de dados do site deles, mas se quiser acessá-lo diretamente de um programa Python, pode usar o yfinance biblioteca. Para instalar o yfinance usando pip, você precisa executar o seguinte comando em um prompt de comando:
pip instalar yfinanceA biblioteca Python do yfinance é gratuita e não requer uma chave de API.
O código utilizado neste projeto está disponível em um Repositório GitHub e é gratuito para você usar sob a licença do MIT.
Obter dados atuais do preço das ações
Você precisa ter o ticker da ação para a qual deseja extrair os dados. No exemplo a seguir, encontraremos o preço de mercado e o preço de fechamento anterior do GOOGL.
importar yfinance como sim
ticker = yf. Marcador('GOOGL').info
preço_mercado = ticker['preço de mercado regular']
anterior_close_price = ticker['regularMercadoAnteriorFechar']
imprimir('Ticker: GOOGL')
imprimir('Preço de mercado:', preço de mercado)
imprimir('Anterior Fechar Preço:', preço_fechado_anterior)Isso produz a seguinte saída:
Este exemplo usa o preço de mercado regular e regularMercadoAnteriorFechar properties para obter os dados necessários. A biblioteca yfinance fornece várias outras propriedades que você pode explorar. Isso inclui zip, setor, fullTimeEmployees, longBusinessSummary, cidade, telefone, estado e país. Você pode obter a lista completa das propriedades disponíveis usando este código:
importar yfinance como sim
ticker = yf. Marcador('GOOGL').info
imprimir(ticker.keys())Obter dados históricos de preços de ações
Você pode obter todos os dados históricos de preços fornecendo a data de início, a data de término e o ticker.
# Importando o pacote yfinance
importar yfinance como sim# Defina a data inicial e final
data_início = '2020-01-01'
data_fim = '2022-01-01'# Definir o ticker
ticker = 'GOOGL'# Pega os dados
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
# Imprime as últimas 5 linhas
imprimir(dados.cauda())
Isso produz a seguinte saída:
O código acima buscará os dados de preço das ações de 01/01/2020 a 01/01/2022.
Se você deseja extrair dados de vários tickers de uma só vez, pode fazê-lo fornecendo os tickers na forma de uma string separada por espaços.
importar yfinance como sim
data_início = '2020-01-01'
data_fim = '2022-01-01'
# Adicione vários tickers separados por espaço aqui
ticker = 'GOOGL MSFT TSLA'
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
imprimir(dados.cauda())
Transformando dados para análise
No conjunto de dados acima, Data é o índice do conjunto de dados e não uma coluna. Para executar qualquer análise de dados nesses dados, você precisa converter esse índice em uma coluna. Abaixo está como você pode fazer isso:
importar yfinance como sim
data_início = '2020-01-01'
data_fim = '2022-01-01'
ticker = 'GOOGL'
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
dados["Data"] = data.indexdados = dados[["Data", "Abrir", "Alto",
"Baixo", "Fechar", "Ajuste Fechar", "Volume"]]
data.reset_index(derrubar=Verdadeiro, local =Verdadeiro)
imprimir(data.head())
Isso produz a seguinte saída:
Esses dados transformados são os mesmos que você baixou do Yahoo Finance.
Armazenando os dados recebidos em um arquivo CSV
Você pode exportar um objeto DataFrame para um arquivo CSV usando o to_csv() método. Como os dados acima já estão na forma de um Pandas DataFrame, você pode exportar os dados para um arquivo CSV usando o seguinte código:
importar yfinance como sim
data_início = '2020-01-01'
data_fim = '2022-01-01'
ticker = 'GOOGL'
data = yf.download (ticker, start_date, end_date)
imprimir(dados.cauda())
# Exportar dados para um arquivo CSV
data.to_csv("GOOGL.csv")Pandas é a biblioteca Python de análise de dados amplamente usada. Se você não estiver muito confortável com esta biblioteca, você deve começar com operações básicas usando Pandas.
Visualize os dados
A biblioteca Python yfinance é uma das bibliotecas mais convenientes para configurar, buscar dados e executar tarefas de análise de dados. Você pode usar esses dados para visualizar resultados e capturar insights usando bibliotecas como Matplotlib, Seaborn ou Bokeh.
Você pode até exibir essas visualizações diretamente em uma página da Web usando o PyScript.