Möchten Sie Börsendaten mit Python abrufen? Sie sind an der richtigen Stelle. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Python Börsendaten abrufen. Sie können die Daten weiter verwenden, um sie zu analysieren, zu visualisieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Sie verwenden die Finanzen Python-Bibliothek zum Abrufen der aktuellen und historischen Börsenkursdaten von Yahoo Finance.

Erforderliche Bibliotheken installieren

Yahoo Finanzen ist eine der weit verbreiteten Plattformen, die Börsendaten bereitstellt. Sie können den Datensatz einfach von ihrer Website herunterladen, aber wenn Sie direkt von einem Python-Programm aus darauf zugreifen möchten, können Sie die verwenden Finanzen Bibliothek. Um yfinance mit pip zu installieren, müssen Sie den folgenden Befehl an einer Eingabeaufforderung ausführen:

Pip Installieren Finanzen

Die yfinance-Python-Bibliothek kann kostenlos verwendet werden und erfordert keinen API-Schlüssel.

Der in diesem Projekt verwendete Code ist in a GitHub-Repository und steht Ihnen unter der MIT-Lizenz kostenlos zur Verfügung.

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Holen Sie sich aktuelle Aktienkursdaten

Sie benötigen den Ticker der Aktie, für die Sie die Daten extrahieren möchten. Im folgenden Beispiel finden wir den Marktpreis und den vorherigen Schlusskurs für GOOGL.

importieren Finanzen als ja
Ticker = yf. Ticker('Google').die Info
Marktpreis = Ticker['regulärer Marktpreis']
previous_close_price = ticker['regularMarketPreviousClose']
drucken('Ticker: GOOGL')
drucken('Marktpreis:', Marktpreis)
drucken('Vorheriger Schlusskurs:', vorheriger_Schlusspreis)

Dies erzeugt die folgende Ausgabe:

Dieses Beispiel verwendet die regulärer Marktpreis Und regularMarketPreviousClose Eigenschaften, um die erforderlichen Daten abzurufen. Die yfinance-Bibliothek bietet zahlreiche weitere Eigenschaften, die Sie erkunden können. Dazu gehören Postleitzahl, Sektor, Vollzeitbeschäftigte, lange Geschäftszusammenfassung, Stadt, Telefon, Bundesland und Land. Die vollständige Liste der verfügbaren Eigenschaften erhalten Sie mit diesem Code:

importieren Finanzen als ja
Ticker = yf. Ticker('Google').die Info
drucken(ticker.keys())

Holen Sie sich historische Aktienkursdaten

Sie können alle historischen Preisdaten abrufen, indem Sie das Startdatum, das Enddatum und den Ticker angeben.

# Importieren des yfinance-Pakets
importieren Finanzen als ja
# Legen Sie das Start- und Enddatum fest
Startdatum = '2020-01-01'
Enddatum = '2022-01-01'


# Setzen Sie den Ticker
Ticker = 'Google'


# Holen Sie sich die Daten
data = yf.download (Ticker, Startdatum, Enddatum)
# Die letzten 5 Zeilen drucken
drucken(data.tail())

Dies erzeugt die folgende Ausgabe:

Der obige Code ruft die Aktienkursdaten von 2020-01-01 bis 2022-01-01 ab.

Wenn Sie Daten von mehreren Tickern gleichzeitig abrufen möchten, können Sie dies tun, indem Sie die Ticker in Form einer durch Leerzeichen getrennten Zeichenfolge bereitstellen.

importieren Finanzen als ja
Startdatum = '2020-01-01'
Enddatum = '2022-01-01'
# Fügen Sie hier mehrere durch Leerzeichen getrennte Ticker hinzu
Ticker = 'GOOGL MSFT TSLA'
data = yf.download (Ticker, Startdatum, Enddatum)
drucken(data.tail())

Transformation von Daten für die Analyse

Im obigen Datensatz Datum ist der Index des Datensatzes und keine Spalte. Um eine Datenanalyse für diese Daten durchzuführen, müssen Sie diesen Index in eine Spalte konvertieren. Unten ist, wie Sie das tun können:

importieren Finanzen als ja
Startdatum = '2020-01-01'
Enddatum = '2022-01-01'
Ticker = 'Google'
data = yf.download (Ticker, Startdatum, Enddatum)
Daten["Datum"] = Daten.Index
Daten = Daten[["Datum", "Offen", "Hoch",
"Niedrig", "Schließen", "Adj Schließen", "Volumen"]]
data.reset_index(tropfen=WAHR, anstelle =WAHR)
drucken(data.head())

Dies erzeugt die folgende Ausgabe:

Diese transformierten Daten sind die gleichen wie die Daten, die Sie von Yahoo Finance heruntergeladen hätten.

Speichern der empfangenen Daten in einer CSV-Datei

Du kannst Exportieren Sie ein DataFrame-Objekt in eine CSV-Datei Verwendung der to_csv() Methode. Da die obigen Daten bereits in Form eines Pandas DataFrame vorliegen, können Sie die Daten mit dem folgenden Code in eine CSV-Datei exportieren:

importieren Finanzen als ja
Startdatum = '2020-01-01'
Enddatum = '2022-01-01'
Ticker = 'Google'
data = yf.download (Ticker, Startdatum, Enddatum)
drucken(data.tail())
# Daten in eine CSV-Datei exportieren
data.to_csv("GOOGL.csv")

Pandas ist die weit verbreitete Python-Bibliothek zur Datenanalyse. Wenn Sie mit dieser Bibliothek nicht sehr vertraut sind, sollten Sie damit beginnen grundlegende Operationen mit Pandas.

Visualisieren Sie die Daten

Die yfinance-Python-Bibliothek ist eine der bequemsten Bibliotheken zum Einrichten, Abrufen von Daten und Durchführen von Datenanalyseaufgaben. Sie können diese Daten verwenden, um Ergebnisse zu visualisieren und Erkenntnisse mithilfe von Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn oder Bokeh zu erfassen.

Sie können diese Visualisierungen mithilfe von PyScript sogar direkt auf einer Webseite anzeigen.