株式市場データをスクレイピングする方法

今日、投資会社は、株式の投資と取引のための高度なアルゴリズムの構築に継続的に取り組んでいます。 株式市場の予測、市場センチメント分析、および株式調査のために、大量の正確で信頼できるデータに対する需要が増え続けています。

私たちのポートフォリオを監視する投資家として、または情報を入手するためのより効率的なチャネルを探している投資会社として、株式 Web スクレーパーのスクリプトを記述して株式市場データをスクレイピングすることで、エネルギーと労力の両方を節約できます。

しかし、株式市場のデータを Web スクレイピングするにはどうすればよいでしょうか。 リアルタイムで正確なデータにアクセスするための株式市場データのスクレイピングについて詳しく知るには、さらにお読みください。

株式データスクレイピングのユースケース

データ スクレイピングは、関連する Web サイトまたはその他のリソースの定義済みデータベースから膨大な量のデータを収集するプロセスです。 金融および投資調査会社は、関連性のあるタイムリーな情報を提供する Web スクレイピング ツールを使用して意思決定を行い、フレームワークを作成します。

投資家は、次の方法で直接利益を得ます。

• 正確なデータをリアルタイムで
• 価格予測
• 株式市場のトレンドを特定する
• 投資機会
• 価格変動分析

株式市場データのスクレイピングは実行するのが最も簡単なプロセスではありませんが、適切に行えば実用的な洞察を得ることができます。 投資家は、最も賢明で迅速な決定を下すために不可欠な、いくつかの複雑なパラメーターに関する情報にアクセスできます。

プロセス

データスクレーパーは、最初に目的地からデータをダウンロードし、次にデータを抽出して保存し、最後に評価することで株式データをスクレイピングします。 これらは、データ分析アプリケーションのために Web から特定の形式のデータを抽出するように設計されたアルゴリズムまたはスクリプトです。

株式データをスクレイピングする場合、最初のステップは、データが格納されているデータベースからターゲット情報をダウンロードすることです。 次に、データ スクレーパーを使用して、非構造化データを構造化形式に変換します。

次のステップは、構造化データを CSV や Excel ファイルなどの目的の形式で保存することです。 最後のステップは、収集したデータを分析して、金融市場、全体的な市場センチメント、または特定の株式に関する有用な洞察を生成することです。

Python Web スクレイピングの利点

Python は高レベルの動的プログラミング言語であり、その信頼性と効率性により、株式市場データを収集および分析するための最も広く使用されているデータ スクレイピング ツールです。 この目的で Python を使用する主な利点には、次のようなものがあります。

シンプルで信頼できる

まず第一に、機能を完成させたり、他のユーザーとスクリプトを交換したりする際に、その構文は理解しやすく信頼性があります。

組み込みライブラリ

Python には、通常はプログラムをゼロから作成する必要がある開発者の時間と労力を節約する組み込みライブラリがいくつか含まれています。 これらのライブラリを作業に追加することで、開発者は冗長なタスクを実行できなくなります。

オープンソースソフトウェア

Python は無料で、オープンソースで、誰でもアクセスできますが、他の言語はプロプライエタリで非常に高価です。 最後に、Python は幅広いデータ サービスおよびアプリケーションとの完全な互換性を提供するため、株式データのスクレイピングに適しています。

リアルタイムの株式データを取得

Python を使用すると、さまざまな株価を追跡し、読みやすい CSV ファイル形式にコンパイルして、数秒で多数のデータ ポイントを取得するスクリプトを作成できます。 Python でリアルタイム データをスクレイピングする手順は次のとおりです。

• 株式市場データをスクレイピングするときの最初のプロセスは、株式 Web スクレイパーが実行コードからデータを取得する URL を定義することです。
• 次に、URL は、スクレイパーが要求したデータを含む HTML または XML ページを生成することにより、必要なデータと情報を配信します。
• データを取得した後、スクレーパーはターゲット URL で公開されている情報を分析し、抽出に必要なデータを発見してコードを実行します。
• データをスクレイピングした後、取得したデータは変換され、目的の形式で保存されます。

さらに、Python を活用して、強力な株式市場分析モデルを構築できます。

Web クローラーを使用する

株式市場クローラーは、スパイダーと呼ばれるアルゴリズムのネットワークであり、金融​​または証券取引所の Web サイトおよびその他の関連するインターネット リソースをクロールします。 Web クローラーは、Web ページ上のすべての情報を分析してデータを明らかにし、このすべてのデータをデータベースにリンクおよびインデックス化します。

また、コンテンツをクロールし、すべてのターミナルが探索されるまで、ページ上の各リンクまたは参照をたどります。 データ スクレイパーとは異なり、特定のデータを探すのではなく、関連するすべてのコンテンツとリンクを Web ページで検索します。 最後に、スクレーパーは、Web クローラーによってインデックス付けされた情報から特定のデータ ポイントを抽出し、洞察に富んだデータベースを作成します。

Python は、組み込みのライブラリ (Selenium、Beautiful Soup など) により、Web クローラーの構築に使用されます。 Selenium は、ブラウザーのアクションを自動化するために使用される最高の Web テスト ライブラリです。 Beautiful Soup ライブラリは、HTML および XML ドキュメントを解析するパッケージで構成されています。

データ駆動型の投資決定を下す

スクレイピング ツールは、株式市場に直接参加する金融、投資、商社にとって重要です。 最良の判断を下すには、リアルタイムで関連性のある正確なデータが必要であり、それは株式市場のデータを収集して調査することによってのみ取得できます。

このデータのスクレイピングには多くの制約がありますが、この業界向けに特別に開発されたソリューションを利用すれば、はるかに高い成功率を達成することができます。

PromptCloud は、品質データの取得と実装速度に重点を置いた、自動化された構成可能な Web スクレイピング ソリューションを提供します。 これらのソリューションは、複雑なサイトであっても、コーディングを必要とせずに、カスタムおよび大規模なニーズを満たすことができます。 さらに、すべてのソリューションがクラウド上で利用可能であり、データ フィードが非常にスケーラブルなインフラストラクチャに低遅延で提供されます。