Aktien daten herunterladen

Der erste Ansatz verwendet eine Bibliothek namens yfinance und es ist definitiv der einfachste Ansatz, den ich kenne. Die zweite, mityahoofinancials, ist etwas komplizierter, aber für den zusätzlichen Aufwand, den wir in den Download der Daten stecken, erhalten wir eine breitere Auswahl an aktienbezogenen Daten. Ich wollte jedoch zeigen, wie die Argumente der Funktion verwendet werden. Ich habe das Start- und Enddatum des betrachteten Zeitrahmens angegeben und den Fortschrittsbalken deaktiviert (für ein so kleines Datenvolumen macht es keinen Sinn, ihn anzuzeigen). Wir können die Aktienkurse mehrerer Assets gleichzeitig herunterladen, indem wir eine Liste (wie [`TSLA`, `FB`, `MSFT`]) als Tickerargument bereitstellen. Darüber hinaus können wir auto_adjust = True festlegen, sodass alle dargestellten Preise für potenzielle Unternehmensaktionen, wie z. B. Splits, angepasst werden. Im Moment gibt es vier verschiedene Pläne zur Verfügung. Für den kostenlosen Zugriff erhalten Sie bis zu 5 Aktien pro Anforderung (Echtzeit-API). Bis zu 250 Gesamtanfragen pro Tag.

Der Abonnement-Plan ist nicht so teuer, und Sie können eine Es ist sehr billig im Vergleich zu anderen Abonnement-Dienste. 9 $/Monat können Sie fast alle Daten erhalten, die Sie benötigen. Auch die grundlegende kostenlose Testversion, erhalten Sie bereits 500.000 Kernnachricht kostenlos für jeden Monat. CBOE Volatility Index (VIX) Zeitreihen-Datensatz inklusive täglicher Eröffnung, Schließung, Hoch und Tief: Laden Sie Börsenkurse am Ende des Tages und historische Daten für viele der weltweit führenden Börsen herunter. Ohne um weiteres zu sagen, unten zeige ich, wie man die Aktienkurse von Tesla schnell herunterlädt: Börsendaten-APIs bieten Echtzeit- oder historische Daten über Finanzanlagen, die derzeit an den Märkten gehandelt werden. Diese APIs bieten in der Regel Preise für öffentliche Aktien, ETFs, ETNs. Das Ziel dieses kurzen Artikels ist es, zu zeigen, wie einfach es ist, Aktienkurse (und aktienbezogene Daten) in Python herunterzuladen. In diesem Artikel präsentiere ich zwei Ansätze, bei der beide Yahoo Finance als Datenquelle verwenden.

Es gibt viele Alternativen da draußen (Quandl, Intrinion, AlphaVantage, Tiingo, IEX Cloud, etc.), jedoch kann Yahoo Finance als die beliebteste angesehen werden, da es die einfachste ist, auf die man zugreifen kann (kostenlos und ohne Registrierung erforderlich). In diesem Artikel zeigte ich, wie man historische Aktienkurse von Yahoo Finance einfach herunterlädt. Ich begann mit einem Einzeiler mit der yfinance Bibliothek und tauchte dann nach und nach tiefer in die Gewinnung weiterer Informationen über die Aktie (und das Unternehmen). Mit den genannten Bibliotheken können wir so ziemlich alle bei Yahoo Finance verfügbaren Informationen herunterladen. Sie müssen also den verschiedenen Marktplatz abonnieren, um unterschiedliche Finanzdaten zu erhalten. Und verschiedene APIs werden unterschiedliche Preissysteme haben. Einige sind kostenlos und andere sind abonnementbasiert oder one-time-purchase basiert. Um zu den historischen Daten zu navigieren, geben Sie das Tickersymbol des gesuchten Eigenkapitals in das Suchfeld “Suche unternehmen oder Symbol” auf der Seite ein. Dadurch gelangen Sie zur Angebotsseite des von Ihnen eingegebenen Tickersymbols. Sie können die Datumsangaben am oberen Rand des Diagramms anpassen, um die historischen Daten der drei Indizes anzuzeigen. Wenn Sie nach einem robusteren Satz historischer Preisdaten suchen, leistet die Caltech Quantitative Finance Group eine hervorragende Arbeit, indem sie eine Landschaft der verfügbaren Marktdatenfeed-Optionen bereitstellt. Wir haben zuerst ein Objekt der YahooFinancials-Klasse instanziiert, indem wir Teslas Ticker passiert haben.

Auf diese Weise können wir eine Vielzahl von Methoden verwenden, um nützliche Informationen zu extrahieren. Wir begannen mit historischen Aktienkursen. Die Verwendung der Methode ist ziemlich selbsterklärend. Eine Sache zu beachten ist, dass das Ergebnis ist ein JSON. Deshalb musste ich eine Reihe von Operationen ausführen, um die relevanten Informationen zu extrahieren und den JSON in einen Pandas DataFrame umzuwandeln.