Hisse senedi fiyatları, veri analizi becerilerinizi geliştirmek için ideal bir test ortamıdır: büyük veri kümeleriyle birlikte serbestçe kullanılabilirler, sürekli değişirler.
Python kullanarak borsa verilerini almak mı istiyorsunuz? Doğru yerdesin. Bu makalede, Python kullanarak borsa verilerini nasıl alacağınızı öğreneceksiniz. Verileri analiz etmek, görselleştirmek ve içgörüler elde etmek için daha fazla kullanabilirsiniz.
Yahoo Finance’den güncel ve geçmiş borsa fiyat verilerini almak için yfinance Python kitaplığını kullanacaksınız.
Gerekli Kitaplıkları Yükleme
Yahoo Finance, borsa verileri sağlayan yaygın olarak kullanılan platformlardan biridir. Veri kümesini web sitelerinden kolayca indirebilirsiniz, ancak doğrudan bir Python programından erişmek istiyorsanız, yfinance kitaplığını kullanabilirsiniz. pip kullanarak yfinance kurmak için, komut isteminde aşağıdaki komutu çalıştırmanız gerekir:
pip install yfinance
yfinance Python kitaplığının kullanımı ücretsizdir ve bir API anahtarı gerektirmez.
Bu projede kullanılan kod bir GitHub deposunda mevcuttur ve MIT lisansı altında kullanmanız için ücretsizdir.
Güncel Hisse Senedi Fiyat Verilerini Alın
Verilerini çıkarmak istediğiniz hisse senedine sahip olmanız gerekir. Aşağıdaki örnekte, GOOGL için piyasa fiyatını ve önceki kapanış fiyatını bulacağız.
import yfinance as yf
ticker = yf.Ticker(‘GOOGL’).info
market_price = ticker[‘regularMarketPrice’]
previous_close_price = ticker[‘regularMarketPreviousClose’]
print(‘Ticker: GOOGL’)
print(‘Market Price:’, market_price)
print(‘Previous Close Price:’, previous_close_price)
Bu, aşağıdaki çıktıyı üretir:
Güncel hisse senedi fiyat verileri google
Bu örnek , gerekli verileri almak için normalMarketPrice ve normalMarketPreviousClose özelliklerini kullanır. yfinance kitaplığı, keşfedebileceğiniz çok sayıda başka özellik sağlar. Bunlara posta kodu, sektör, fullTimeÇalışanlar, longBusinessSummary, şehir, telefon, eyalet ve ülke dahildir. Bu kodu kullanarak mevcut özelliklerin tam listesini alabilirsiniz:
import yfinance as yf
ticker = yf.Ticker(‘GOOGL’).info
print(ticker.keys())
Geçmiş Hisse Senedi Fiyat Verilerini Alın
Başlangıç tarihi, bitiş tarihi ve senedi sağlayarak tüm geçmiş fiyat verilerini alabilirsiniz.
# Importing the yfinance package
import yfinance as yf
# Set the start and end date
start_date = ‘2020-01-01’
end_date = ‘2022-01-01’
# Set the ticker
ticker = ‘GOOGL’
# Get the data
data = yf.download(ticker, start_date, end_date)
# Print the last 5 rows
print(data.tail())
Bu, aşağıdaki çıktıyı üretir:
Yukarıdaki kod, 2020-01-01 ile 2022-01-01 arasındaki hisse senedi fiyat verilerini getirecektir.
Aynı anda birden çok kayar kodun verilerini çekmek istiyorsanız, bunu boşlukla ayrılmış bir dize biçiminde kayan yazılar sağlayarak yapabilirsiniz.
import yfinance as yf
start_date = ‘2020-01-01’
end_date = ‘2022-01-01’
# Add multiple space separated tickers here
ticker = ‘GOOGL MSFT TSLA’
data = yf.download(ticker, start_date, end_date)
print(data.tail())
Analiz için Verileri Dönüştürme
Yukarıdaki veri kümesinde Tarih , bir sütun değil, veri kümesinin dizinidir. Bu veriler üzerinde herhangi bir veri analizi yapmak için bu dizini bir sütuna dönüştürmeniz gerekir. Bunu nasıl yapabileceğiniz aşağıda açıklanmıştır:
import yfinance as yf
start_date = ‘2020-01-01’
end_date = ‘2022-01-01’
ticker = ‘GOOGL’
data = yf.download(ticker, start_date, end_date)
data[“Date”] = data.index
data = data[[“Date”, “Open”, “High”,
“Low”, “Close”, “Adj Close”, “Volume”]]
data.reset_index(drop=True, inplace=True)
print(data.head())
Bu, aşağıdaki çıktıyı üretir:
Dönüştürülen bu veriler, Yahoo Finance’ten indireceğiniz verilerle aynıdır.
Alınan Verileri Bir CSV Dosyasında Saklamak
to_csv() yöntemini kullanarak bir DataFrame nesnesini bir CSV dosyasına aktarabilirsiniz . Yukarıdaki veriler zaten bir panda DataFrame biçiminde olduğundan, aşağıdaki kodu kullanarak verileri bir CSV dosyasına aktarabilirsiniz:
import yfinance as yf
start_date = ‘2020-01-01’
end_date = ‘2022-01-01’
ticker = ‘GOOGL’
data = yf.download(ticker, start_date, end_date)
print(data.tail())
# Export data to a CSV file
data.to_csv(“GOOGL.csv”)
Pandalar, yaygın olarak kullanılan veri analizi Python kitaplığıdır. Bu kitaplıktan pek memnun değilseniz, Panda’ları kullanarak temel işlemlere başlamalısınız.
Verileri Görselleştirin
yfinance Python kitaplığı, kurmak, veri almak ve veri analizi görevlerini gerçekleştirmek için en uygun kitaplıklardan biridir. Matplotlib, Seaborn veya Bokeh gibi kitaplıkları kullanarak sonuçları görselleştirmek ve içgörüleri yakalamak için bu verileri kullanabilirsiniz.
Hatta bu görselleştirmeleri PyScript kullanarak doğrudan bir web sayfasında görüntüleyebilirsiniz.