Financiële professionals die hun vaardigheden willen verbeteren, kunnen dit doen door te leren hoe ze aandelengegevens kunnen schrapen met Python, een hoogwaardige, geïnterpreteerde en algemene programmeertaal. Python is de meest populaire tool voor het schrapen van gegevens voor aandelengegevens. Het wordt ook gebruikt bij datamining, cyberbeveiliging, digitale forensische toepassingen en penetratietesten.
Python biedt ook het voordeel van een gemeenschap van bijdragers die zich vrijwillig inzetten voor de regelmatige verbetering van de ontwikkelaarsomgeving. Dit geeft de programmeertaal de overhand om op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen in de softwarewereld. Python-taal wordt veel gebruikt in de wereld van gegevensschrapen vanwege de efficiëntie en betrouwbaarheid bij het uitvoeren van taken.
Voordelen van het gebruik van Python voor het schrapen van gegevens
1. Eenvoudig en betrouwbaar
Het gebruik van Python voor het schrapen van voorraadgegevens wordt om verschillende redenen steeds belangrijker. Ten eerste veroorzaken de syntaxis #REF Excel-fouten #REF Excel-fouten grote problemen in spreadsheets. Leer hoe u #REF-fouten in Excel kunt vinden en oplossen in deze korte handleiding met voorbeelden en schermafbeeldingen. EEN #REF! error (de "ref" staat voor reference) is het bericht dat Excel weergeeft wanneer een formule verwijst naar een cel die niet meer bestaat, veroorzaakt door het verwijderen van cellen die eenvoudig en betrouwbaar zijn bij het uitvoeren van taken en het delen van scripts met andere gebruikers.
2. Ingebouwde bibliotheken
Ten tweede wordt Python geleverd met veel ingebouwde bibliotheken die tijd besparen voor ontwikkelaars die anders hun projecten helemaal opnieuw zouden bouwen. Ontwikkelaars besparen routinematige en algemene taken door de bibliotheken in hun projecten op te nemen.
3. Open-source software
Ten derde is Python open source en dus vrij beschikbaar voor gebruik, terwijl andere talen gepatenteerd en relatief duur zijn. Ten slotte is Python compatibel met veel datatoepassingen, waardoor het geschikt is voor het schrapen van voorraadgegevens.
Schrapers voor voorraadgegevens
Dataschrapen is de procedure die door scrapers wordt uitgevoerd om de benodigde gegevens van meerdere locaties op internet te verkrijgen. Dataschrapers zijn daarom scripts of algoritmen Algoritmen (Algos) Algoritmen (Algos) zijn een reeks instructies die worden geïntroduceerd om een taak uit te voeren. Algoritmen worden geïntroduceerd om de handel te automatiseren om winst te genereren met een frequentie die voor een menselijke handelaar onmogelijk is om te extraheren specifieke soorten informatie van internet voor gebruik bij data-analyse.
De procedure die wordt gevolgd door gegevensschrapers omvat het downloaden van informatie van het doel, het extraheren en opslaan van de gegevens en ten slotte het analyseren van de gegevens. De procedure voor het schrapen van voorraadgegevens is vergelijkbaar met de procedure die wordt gevolgd bij het online schrapen van andere soorten gegevens.
De eerste stap bij het schrapen van voorraadgegevens is het downloaden van de doelinhoud uit de database waarin de gegevens zijn opgeslagen. Ten tweede, gebruik de gegevensschraper om gegevens uit hun ongestructureerde vorm in een gestructureerd formaat te extraheren.
De derde stap omvat het opslaan van de gestructureerde gegevens in het gewenste formaat, zoals het CSV-formaat of een Excel-spreadsheet. De laatste stap is het analyseren van de verkregen gegevens om belangrijke informatie over de aandelenmarkt of specifieke aandelen te genereren.
Stappen bij het schrapen van gegevens met Python
De eerste stap bij het schrapen van voorraadgegevens is het specificeren van de URL ('s) waar de schraper gegevens van de uitvoeringscode zal ophalen. De URL retourneert vervolgens de gevraagde informatie door de HTML- of XML-pagina weer te geven met de door de scraper gevraagde gegevens.
Zodra de informatie is verkregen, inspecteert de scraper de gegevens die worden weergegeven in de doel-URL, identificeert de gegevens die nodig zijn voor extractie en voert vervolgens de code uit voor uitvoering. Zodra de gegevens zijn geschraapt, worden de geëxtraheerde gegevens geconverteerd en opgeslagen in het gewenste formaat.
Gegevensschrapende bibliotheken
Python is een diverse programmeertaal met veel toepassingen in de programmeerruimte. Elk van de activiteiten die met Python worden uitgevoerd, bevat verschillende bibliotheken die eraan zijn gekoppeld. Bij het schrapen van gegevens met Python worden veel bibliotheken gebruikt, waaronder Selenium, Beautiful Soup en Panda's.
Selenium-bibliotheek is de beste optie voor webtesten en wordt veel gebruikt bij de automatisering van browseractiviteiten. De Beautiful Soup-bibliotheek bestaat uit een pakket dat HTML- en XML-documenten parseert. Het pakket werkt door ontledingsbomen te maken die helpen bij het extraheren van gegevens uit het doel. De Panda's-bibliotheek speelt daarentegen een belangrijke rol bij het extraheren, analyseren, manipuleren en opslaan van gegevens in het vereiste formaat.
Praktisch voorbeeld
Hieronder ziet u een voorbeeld van het schrapen van gegevens voor Google-aandelen op de Yahoo! Financiën website.
De procedure begint door de Yahoo Finance-website te bezoeken en het handelssymbool voor het Google-aandeel, "GOOG", in het zoekvak in te voeren. Als reactie hierop verandert de URL zodat deze de zoekterm bevat, dat wil zeggen het symbool 'GOOG'. De zoekresultaten geven de aandelenpagina weer, die specifieke informatie over het aandeel toont, zoals de aandelenkoers, openingskoers, index voor prijs per winst en het handelsbereik van het jaar.
Inspecteer vervolgens de aandelengegevens door met de rechtermuisknop op de pagina te klikken en "Paginabron weergeven" of "Element inspecteren" te kiezen, afhankelijk van uw browser. U kunt ook de snelkoppeling op de GOOG-aandelenpagina gebruiken door de gegevens te markeren die u nodig heeft, zoals de huidige aandelenkoers.
Klik vervolgens met de rechtermuisknop op het gemarkeerde gebied en kies "Element inspecteren" uit de aangeboden opties. De output geeft u de aandelenkoers en alle andere relevante details van het GOOG-aandeel.
Meer middelen
Finance biedt de Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ -certificering De Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ -accreditatie is een wereldwijde standaard voor kredietanalisten die betrekking heeft op financiën, boekhouding, kredietanalyse, cashflowanalyse, convenantmodellering, lening terugbetalingen, en meer. certificeringsprogramma voor diegenen die hun carrière naar een hoger niveau willen tillen. Bekijk de aanvullende relevante financiële bronnen hieronder om te blijven leren en uw kennisbasis te ontwikkelen:
- Dashboards maken in Excel Dashboards maken in Excel Deze handleiding voor het maken van dashboards in Excel leert u hoe u een mooi dashboard in Excel kunt bouwen met behulp van datavisualisatietechnieken van de professionals. In
- Excel-spoedcursus
- Fintech (financiële technologie) Fintech (financiële technologie) De term fintech verwijst naar de synergie tussen financiën en technologie, die wordt gebruikt om de bedrijfsactiviteiten en levering van financiële diensten te verbeteren
- Overstappen van Excel naar Python Overstappen van Excel naar Python Veel bedrijven gaan nu over van Excel naar Python, een algemene programmeertaal op hoog niveau gemaakt door de Nederlandse programmeur Guido van Rossum
