I professionisti finanziari che desiderano migliorare le proprie competenze possono farlo imparando a raccogliere dati di borsa con Python, un linguaggio di programmazione di alto livello, interpretato e generico. Python è lo strumento di data scraping più popolare per i dati di borsa. Viene anche utilizzato nel data mining, nella sicurezza informatica, nelle applicazioni forensi digitali e nei test di penetrazione.
Python offre anche il vantaggio di una comunità di contributori che si offrono volontariamente nel miglioramento regolare dell'ambiente di sviluppo. Ciò conferisce al linguaggio di programmazione un vantaggio per essere aggiornato sugli ultimi sviluppi nel mondo del software. Il linguaggio Python è ampiamente utilizzato nel mondo del data scraping grazie alla sua efficienza e affidabilità nello svolgimento delle attività.
Vantaggi dell'utilizzo di Python per lo scraping dei dati
1. Semplice e affidabile
L'uso di Python per lo scraping dei dati di borsa sta diventando importante per una serie di motivi. Innanzitutto, la sua sintassi #REF Errori di Excel #REF Gli errori di Excel causano grossi problemi nei fogli di calcolo. Scopri come trovare e correggere gli errori #REF in Excel in questo rapido tutorial con esempi e screenshot. A #REF! errore ("ref" sta per riferimento) è il messaggio visualizzato da Excel quando una formula fa riferimento a una cella che non esiste più, causato dall'eliminazione di celle semplice e affidabile nell'esecuzione delle attività e nella condivisione di script con altri utenti.
2. Librerie integrate
In secondo luogo, Python viene fornito con molte librerie integrate che aiutano a risparmiare tempo per gli sviluppatori che altrimenti costruirebbero i loro progetti da zero. Gli sviluppatori salvano le attività ordinarie e comuni incorporando le librerie nei loro progetti.
3. Software open source
Terzo, Python è open source e, quindi, liberamente disponibile per l'uso, mentre altri linguaggi sono brevettati e relativamente costosi. Infine, Python è compatibile con molte applicazioni di dati, rendendolo quindi appropriato per lo scraping dei dati di magazzino.
Stock Data Scrapers
Lo scraping dei dati è la procedura eseguita dagli scraper per ottenere i dati richiesti da più postazioni su Internet. Gli scraper di dati sono, quindi, script o algoritmi Algoritmi (Algos) Gli algoritmi (Algos) sono un insieme di istruzioni che vengono introdotte per eseguire un'attività.Algoritmi vengono introdotti per automatizzare il trading per generare profitti a una frequenza impossibile per un trader umano impostato per estrarre tipi specifici di informazioni da Internet da utilizzare nell'analisi dei dati.
La procedura seguita dai data scrapers include il download delle informazioni dal target, l'estrazione e la memorizzazione dei dati e, infine, l'analisi dei dati. La procedura per lo scraping dei dati di stock è simile a quella seguita quando si raccolgono altri tipi di dati online.
Il primo passaggio quando si raschiano i dati di stock è scaricare il contenuto di destinazione dal database in cui sono archiviati i dati. In secondo luogo, utilizza il data scraper per estrarre i dati dalla sua forma non strutturata in un formato strutturato.
Il terzo passaggio prevede l'archiviazione dei dati strutturati nel formato preferito, come il formato CSV o un foglio di calcolo Excel. Il passaggio finale è analizzare i dati ottenuti per generare informazioni importanti sul mercato azionario o su azioni specifiche.
Passaggi per lo scraping dei dati con Python
Il primo passaggio durante lo scraping dei dati di stock è specificare gli URL in cui lo scraper otterrà i dati dal codice di esecuzione. L'URL restituisce quindi le informazioni richieste visualizzando la pagina HTML o XML che mostra i dati richiesti dallo scraper.
Una volta ottenute le informazioni, lo scraper ispezionerà i dati visualizzati nell'URL di destinazione, identificherà i dati richiesti per l'estrazione e quindi eseguirà il codice per l'esecuzione. Una volta che i dati vengono raschiati, i dati estratti vengono convertiti e archiviati nel formato desiderato.
Librerie di scraping dei dati
Python è un linguaggio di programmazione diversificato con molte applicazioni nello spazio di programmazione. Ciascuna delle attività che vengono svolte utilizzando Python include diverse librerie ad esse associate. Lo scraping dei dati con Python utilizza molte librerie, tra cui Selenium, Beautiful Soup e Pandas.
La libreria Selenium è l'opzione migliore per i test web ed è ampiamente utilizzata nell'automazione delle attività del browser. La libreria Beautiful Soup è costituita da un pacchetto che analizza i documenti HTML e XML. Il pacchetto funziona creando alberi di analisi che aiutano a estrarre i dati dalla destinazione. La libreria Pandas, d'altra parte, è fondamentale per l'estrazione, l'analisi, la manipolazione e l'archiviazione dei dati nel formato richiesto.
Esempio pratico
Di seguito è riportato un esempio di raccolta dei dati per le azioni di Google su Yahoo! Sito web finanziario.
La procedura inizia visitando il sito Web di Yahoo Finance e inserendo il simbolo di trading per le azioni di Google, "GOOG", nella casella di ricerca. In risposta, l'URL cambia per includere il termine di ricerca, ovvero il simbolo "GOOG". I risultati della ricerca visualizzano la pagina del titolo, che mostra informazioni specifiche sul titolo, come il prezzo del titolo, il prezzo di apertura, l'indice del prezzo per guadagno e l'intervallo di negoziazione dell'anno.
Successivamente, ispeziona i dati di borsa facendo clic con il pulsante destro del mouse sulla pagina e scegliendo "Visualizza sorgente pagina" o "Ispeziona elemento", a seconda del browser. Puoi anche utilizzare il collegamento fornito nella pagina delle azioni GOOG evidenziando i dati di cui hai bisogno, come il prezzo corrente delle azioni.
Quindi, fare clic con il pulsante destro del mouse sull'area evidenziata e scegliere "Ispeziona elemento" dalle opzioni fornite. L'output ti dà il prezzo delle azioni e tutti gli altri dettagli rilevanti delle azioni GOOG.
Più risorse
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