Cómo extraer datos del mercado de valores

Hoy en día, las empresas de inversión se esfuerzan continuamente por construir algoritmos avanzados para invertir y negociar acciones. Existe una demanda cada vez mayor de un volumen significativo de datos precisos y confiables para la predicción del mercado de valores, el análisis del sentimiento del mercado y la investigación de acciones.

Ya sea como inversionistas que monitorean nuestra cartera o como una empresa de inversión que busca un canal más eficiente para mantenerse informado, escribir un guión para un web scraper de acciones para extraer datos del mercado de valores puede ahorrar energía y esfuerzo.

Pero, ¿cómo raspar los datos del mercado de valores? Siga leyendo para saber todo sobre el raspado de datos del mercado de valores para obtener acceso a datos precisos en tiempo real.

Casos de uso de raspado de datos de stock

El raspado de datos es el proceso de recopilar enormes volúmenes de datos de una base de datos predefinida de sitios web relevantes u otros recursos. Las empresas de investigación de finanzas e inversiones utilizan herramientas de web scraping para tomar decisiones y crear marcos porque proporciona información relevante y oportuna.

Los inversores se benefician directamente de las siguientes formas:

• Datos precisos en tiempo real
• Pronóstico de precios
• Identificar tendencias en el mercado de valores.
• Oportunidades de inversion
• Análisis de variaciones de precio

El raspado de datos del mercado de valores no es el proceso más simple de ejecutar, pero puede proporcionar información procesable si se realiza correctamente. Los inversores obtienen acceso a información sobre varios parámetros intrincados que serían vitales para tomar las decisiones más inteligentes y rápidas.

El proceso

Los raspadores de datos extraen datos de existencias primero descargando datos del destino, luego extrayéndolos y almacenándolos, y finalmente evaluándolos. Son algoritmos o scripts diseñados para extraer formas particulares de datos de la web para aplicaciones de análisis de datos.

Al extraer datos de stock, el paso inicial es descargar la información de destino de la base de datos donde se alojan los datos. Luego, el raspador de datos se utiliza para convertir datos no estructurados en un formato estructurado.

El siguiente paso es guardar los datos estructurados en el formato deseado, como CSV o un archivo de Excel. El paso final es analizar los datos recopilados para generar información útil sobre los mercados financieros, el sentimiento general del mercado o acciones particulares.

Ventajas del raspado web de Python

Python es un lenguaje de programación dinámico de alto nivel y la herramienta de extracción de datos más utilizada para recopilar y analizar datos del mercado de valores debido a su confiabilidad y eficiencia. Algunas de las principales ventajas de usar Python para este propósito incluyen:

Sin complicaciones y confiable

Para empezar, su sintaxis es fácil de comprender y confiable a la hora de completar funciones e intercambiar scripts con otros usuarios.

Bibliotecas integradas

Python incluye varias bibliotecas integradas que ahorran tiempo y esfuerzo a los desarrolladores que normalmente tienen que crear sus programas desde cero. Se evita que los desarrolladores realicen tareas redundantes al agregar estas bibliotecas a su trabajo.

Software de código abierto

Python es gratuito, de código abierto y accesible para todos, mientras que otros lenguajes son propietarios y bastante caros. Finalmente, Python ofrece compatibilidad total con una amplia gama de aplicaciones y servicios de datos, lo que lo hace adecuado para el raspado de datos de stock.

Obtenga datos bursátiles en tiempo real

Python le permite crear un script que rastreará varios precios de acciones, los compilará en un formato de archivo CSV fácil de leer y capturará una gran cantidad de puntos de datos en cuestión de segundos. Estos son los pasos para extraer datos en tiempo real en Python:

• Al raspar datos del mercado de valores, el proceso inicial es definir las URL desde las cuales el raspador web de acciones adquirirá datos del código de ejecución.
• Luego, la URL entrega los datos y la información necesarios mediante la producción de la página HTML o XML que contiene los datos solicitados por el raspador.
• Después de obtener los datos, el raspador analizará la información publicada en la URL de destino, descubrirá los datos necesarios para la extracción y ejecutará el código.
• Después de raspar los datos, los datos recuperados se transforman y guardan en el formato deseado.

Además, Python se puede aprovechar para construir un poderoso modelo de análisis del mercado de valores.

Usar un rastreador web

Un rastreador del mercado de valores es una red de algoritmos conocidos como arañas que rastrean un sitio web financiero o bursátil y otros recursos de Internet relacionados. Un rastreador web analiza toda la información en una página web para descubrir datos y enlaces e indexa todos estos datos en una base de datos.

También rastrea contenido y sigue cada enlace o referencia en una página hasta que se exploran todas las terminales. A diferencia de un rastreador de datos, busca en una página web todo el contenido y los enlaces relevantes en lugar de buscar datos específicos. Finalmente, el raspador extrae puntos de datos particulares de la información indexada por un rastreador web y crea una base de datos detallada.

Python se utiliza para crear rastreadores web debido a sus bibliotecas integradas: Selenium, Beautiful Soup y otras. Selenium es la mayor biblioteca de pruebas web utilizada para automatizar las acciones del navegador. La biblioteca Beautiful Soup consta de un paquete que analiza documentos HTML y XML.

Tome decisiones de inversión basadas en datos

Una herramienta de raspado es crucial para las empresas financieras, de inversión y comerciales, ya que participan directamente en los mercados de valores. Los datos en tiempo real, relevantes y precisos son necesarios para hacer los mejores juicios, y solo se pueden obtener recolectando e investigando los datos del mercado de valores.

Hay muchas limitaciones para extraer estos datos, pero si se utiliza una solución desarrollada específicamente para esta industria, es posible lograr una tasa de éxito mucho mayor.

PromptCloud ofrece soluciones de web scraping automatizadas y configurables con un enfoque principal en la adquisición de datos de calidad y la velocidad de implementación. Estas soluciones pueden satisfacer sus necesidades personalizadas y a gran escala, incluso en sitios complicados, sin necesidad de codificación. Además, todas las soluciones están disponibles en la nube, con alimentación de datos de baja latencia a una infraestructura altamente escalable.