Extrayendo información financiera en tiempo real. Tutorial y notebook paso a paso.

Con el objetivo de hacer más participativo nuestro blog, hemos creado esta serie de post que es escrita por socios activos de la asociación, por lo que si te interesa escribir simplemente contáctanos.

Scraping con investpy

En el post de hoy voy a enseñaros una aplicación práctica de extracción de datos financieros junto con }las funciones en un notebook.

Existen diferentes webs y APIs desde donde podemos extraer datos de esta naturaleza (YahooFinance, Bitstamp, Biance, etc). En esta ocasión os presentaré el paquete investpy la cual extrae datos de investing y es muy útil si necesitamos datos referentes al precio diario de prácticamente cualquier producto del mundo, sin limitaciones ni coste alguno. Una de las ventajas de investpy es que nos ofrece datos de hasta:

  • 39,952 acciones de bolsa. 
  • 11,403 fondos cotizados (etfs).
  • 82,221 fondos de inversión.

Estos datos pueden ser de dos tipos:

  • Categóricos: Como pueden ser la divisa en la que opera o el país en el que se comercializa actualmente.
  • Numéricos: Históricos del precio de apertura, cierre, máximo, mínimo y volumen de mercado.

En el notebook de google colab podéis acceder a las funciones que os permitirán obtener los datos numéricos en formato csv para posteriormente explotarlos en excel o mediante un diccionario de Python con el fin de analizarlos y realizar predicciones.

Además os facilito la opción de poder agregar los precios medios históricos según una periodicidad semanal o mensual.

A continuación os muestro gráficamente los países en función del tipo de producto (fondos, acciones y etfs):

Como conclusión podemos apreciar que hay mucha más diversidad de países que tienen fondos en cambio cuando hablamos de acciones o etfs el mercado se encuentra más monopolizado por varios países.

Y para terminar muestro la proporción de productos comercializados en EEUU y España :

Espero que os haya resultado interesante y que os sea útil las funciones del notebook.

Soy Felix Francisco, socio activo ANBAN. Ingeniero informático especializado en Machine Learning aplicado a la predicción de productos financieros. Actualmente estoy desarrollando mi propio bot de compra/venta de criptomonedas basado en predicciones, además estoy cursando el máster de Bioinformática y Bioestadística en la UOC.

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