Cómo raspar datos bursátiles con Python?
Los profesionales de las finanzas que quieran mejorar sus habilidades pueden hacerlo aprendiendo a raspar datos bursátiles con Python, un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y de propósito general. Python es la herramienta de raspado de datos más popular para los datos bursátiles. También se utiliza en minería de datos, ciberseguridad, aplicaciones forenses digitales y pruebas de penetración.
Python también ofrece la ventaja de una comunidad de colaboradores que se ofrecen como voluntarios para mejorar regularmente el entorno de desarrollo. Da ventaja al lenguaje de programación para estar al día de los últimos avances en el mundo del software. El lenguaje Python es muy utilizado en el mundo del data scraping por su eficacia y fiabilidad en la realización de tareas.
Beneficios del uso de Python para el raspado de datos
1. Sencillo y fiable
El uso de Python para el scraping de datos bursátiles está cobrando importancia por diversas razones. En primer lugar, su sintaxis#REF Errores de Excel#REF Los errores de Excel causan grandes problemas en las hojas de cálculo. Aprenda a encontrar y corregir errores #REF en Excel en este rápido tutorial con ejemplos & capturas de pantalla. A #REF! El error (la «ref» significa referencia) es el mensaje que muestra Excel cuando una fórmula hace referencia a una celda que ya no existe, causado por la eliminación de celdas que es simple y fiable en la ejecución de tareas y el intercambio de scripts con otros usuarios.
2. Bibliotecas incorporadas
En segundo lugar, Python viene con muchas bibliotecas incorporadas que ayudan a ahorrar tiempo a los desarrolladores que, de otro modo, construirían sus proyectos desde cero. Los desarrolladores se ahorran tareas rutinarias y comunes al incorporar las librerías en sus proyectos.
3. Software de código abierto
En tercer lugar, Python es de código abierto y de uso gratuito, mientras que otros lenguajes están patentados y son relativamente caros. Por último, Python es compatible con muchas aplicaciones de datos, por lo que resulta apropiado para el scraping de datos bursátiles.
Raspadores de datos de stock
El scraping de datos es el procedimiento llevado a cabo por los scrapers para obtener los datos requeridos desde múltiples ubicaciones en Internet. Por lo tanto, los raspadores de datos son scripts o algoritmosAlgoritmos (Algos)Los algoritmos (Algos) son un conjunto de instrucciones que se introducen para realizar una tarea. Automatizan las operaciones para generar beneficios con una frecuencia imposible para un operador humano. se establecen para extraer tipos específicos de información de Internet para su uso en el análisis de datos.
El procedimiento seguido por los raspadores de datos incluye la descarga de información del objetivo, la extracción y el almacenamiento de los datos y, por último, el análisis de los datos. El procedimiento para el scraping de datos bursátiles es similar al que se sigue para el scraping de otros tipos de datos en línea.
El primer paso en el raspado de datos bursátiles es descargar el contenido de destino de la base de datos donde se almacenan los datos. En segundo lugar, utilice el raspador de datos para extraer los datos de su forma no estructurada a un formato estructurado.
El tercer paso consiste en almacenar los datos estructurados en el formato preferido, como el formato CSV o una hoja de cálculo de ExcelCursos de Excel. El último paso es analizar los datos obtenidos para generar información importante sobre el mercado de valores o acciones específicas.
Pasos para el scraping de datos con Python
El primer paso para el scraping de datos de stock es especificar la(s) URL(s) donde el scraper obtendrá los datos del código de ejecución. La URL devuelve entonces la información solicitada mostrando la página HTML o XML que muestra los datos solicitados por el scraper.
Una vez obtenida la información, el scraper inspeccionará los datos mostrados en la URL de destino, identificará los datos necesarios para la extracción y, a continuación, ejecutará el código para su ejecución. Una vez que los datos son raspados, los datos extraídos son convertidos y almacenados en el formato deseado.
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Bibliotecas para el raspado de datos
Python es un lenguaje de programación diverso con muchas aplicaciones en el espacio de programación. Cada una de las actividades que se realizan con Python lleva asociadas diferentes librerías. La extracción de datos con Python utiliza muchas bibliotecas, como Selenium, Beautiful Soup y Pandas.
La biblioteca Selenium es la mejor opción para las pruebas web y se utiliza ampliamente para automatizar las actividades del navegador. La biblioteca Beautiful Soup consiste en un paquete que analiza documentos HTML y XML. El paquete funciona creando árboles de análisis que ayudan a extraer los datos del objetivo. Por otro lado, la biblioteca Pandas es fundamental para la extracción, el análisis, la manipulación y el almacenamiento de los datos en el formato requerido.
Ejemplo práctico
A continuación se muestra un ejemplo de raspado de datos para las acciones de Google en el Yahoo! Sitio web de finanzas.
El procedimiento comienza visitando el sitio web de Yahoo Finanzas e introduciendo el símbolo comercial de la acción de Google, “GOOG,” en el cuadro de búsqueda. En respuesta, la URL cambia para incluir el término de búsqueda, i.e., el símbolo “GOOG.” Los resultados de la búsqueda muestran la página de acciones, que muestra información específica sobre la acción, como el precio de la acción, el precio de apertura, el índice de precio por ganancias y el año’s trading range.
A continuación, se inspeccionan los datos de las acciones haciendo clic con el botón derecho del ratón en la página y eligiendo “Ver fuente de la página” o “Inspeccionar el elemento,” dependiendo de su navegador. También puede utilizar el acceso directo proporcionado en la página de acciones de GOOG resaltando los datos que necesita, como el precio actual de las acciones.
A continuación, haga clic con el botón derecho del ratón en la zona resaltada y seleccione “Elemento de inspección” de las opciones proporcionadas. La salida le da el precio de la acción y todos los demás detalles relevantes de la acción GOOG.
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