주식 시장 데이터를 스크랩하는 방법

오늘날 투자 회사는 주식 투자 및 거래를 위한 고급 알고리즘을 구축하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 주식 시장 예측, 시장 심리 분석 및 주식 조사를 위한 정확하고 신뢰할 수 있는 상당한 양의 데이터에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다.

투자자가 포트폴리오를 모니터링하거나 정보를 유지하기 위한 보다 효율적인 채널을 찾는 투자 회사로서 주식 웹 스크레이퍼 가 주식 시장 데이터를 긁는 스크립트를 작성하면 에너지와 노력을 모두 절약할 수 있습니다.

그러나 주식 시장 데이터를 웹 스크래핑하는 방법은 무엇입니까? 실시간의 정확한 데이터에 액세스하기 위한 주식 시장 데이터 스크래핑에 대한 모든 것을 자세히 읽으십시오.

주식 데이터 스크래핑의 사용 사례

데이터 스크래핑은 관련 웹사이트 또는 기타 리소스의 사전 정의된 데이터베이스에서 엄청난 양의 데이터를 수집하는 프로세스입니다. 금융 및 투자 리서치 회사는 웹 스크래핑 도구 를 사용하여 관련성 있고 시기적절한 정보를 제공하기 때문에 결정을 내리고 프레임워크를 만듭니다.

투자자는 다음과 같은 방식으로 직접적인 이익을 얻습니다.

• 실시간으로 정확한 데이터
• 가격 예측
• 주식 시장의 추세 파악
• 투자 기회
• 가격 변동 분석

주식 시장 데이터 스크래핑은 실행하기 가장 간단한 프로세스는 아니지만 제대로 수행되면 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 투자자는 가장 현명하고 빠른 결정을 내리는 데 필수적인 여러 복잡한 매개변수에 대한 정보에 액세스할 수 있습니다.

과정

데이터 스크레이퍼는 먼저 대상에서 데이터를 다운로드한 다음 데이터를 추출 및 저장하고 마지막으로 평가하여 주식 데이터를 긁습니다. 데이터 분석 응용 프로그램을 위해 웹에서 특정 형식의 데이터를 추출하도록 설계된 알고리즘 또는 스크립트입니다.

주식 데이터를 스크랩할 때 초기 단계는 데이터가 저장된 데이터베이스에서 대상 정보를 다운로드하는 것입니다. 그런 다음 데이터 스크레이퍼를 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 형식으로 변환합니다.

다음 단계는 CSV 또는 Excel 파일과 같은 원하는 형식으로 구조화된 데이터를 저장하는 것입니다. 마지막 단계는 수집된 데이터를 분석하여 금융 시장, 전반적인 시장 심리 또는 특정 주식에 대한 유용한 통찰력을 생성하는 것입니다.

파이썬 웹 스크래핑의 장점

Python은 높은 수준의 동적 프로그래밍 언어이며 안정성과 효율성으로 인해 주식 시장 데이터를 수집하고 분석하기 위해 가장 널리 사용되는 데이터 스크래핑 도구입니다. 이 목적으로 Python을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

복잡하지 않고 신뢰할 수 있음

우선, 기능을 완료하고 다른 사용자와 스크립트를 교환할 때 구문이 이해하기 쉽고 안정적입니다.

내장 라이브러리

Python에는 일반적으로 처음부터 프로그램을 만들어야 하는 개발자를 위해 시간과 노력을 절약할 수 있는 여러 내장 라이브러리가 포함되어 있습니다. 개발자는 이러한 라이브러리를 작업에 추가하여 중복 작업을 수행하는 것을 방지합니다.

오픈 소스 소프트웨어

Python은 무료이며 오픈 소스이며 모든 사람이 액세스할 수 있지만 다른 언어는 독점적이고 매우 비쌉니다. 마지막으로 Python은 광범위한 데이터 서비스 및 응용 프로그램과의 완벽한 호환성을 제공하므로 스톡 데이터 스크래핑에 적합합니다.

실시간 주식 데이터 가져오기

Python을 사용하면 다양한 주식 가격을 추적하고 읽기 쉬운 CSV 파일 형식으로 컴파일하고 몇 초 만에 많은 데이터 포인트를 캡처하는 스크립트를 만들 수 있습니다. Python에서 실시간 데이터를 스크랩하는 단계는 다음과 같습니다.

• 주식 시장 데이터를 스크랩 할 때 초기 프로세스는 주식 웹 스크레이퍼 가 실행 코드에서 데이터를 획득할 URL을 정의하는 것입니다.
• 그런 다음 URL은 스크레이퍼가 요청한 데이터가 포함된 HTML 또는 XML 페이지를 생성하여 필요한 데이터와 정보를 전달합니다.
• 데이터를 얻은 후 스크레이퍼는 대상 URL에 게시된 정보를 분석하고 추출에 필요한 데이터를 검색하고 코드를 실행합니다.
• 데이터를 스크랩한 후 검색된 데이터를 원하는 형식으로 변환하여 저장합니다.

또한 Python을 활용하여 강력한 주식 시장 분석 모델을 구축할 수 있습니다.

웹 크롤러 사용

주식 시장 크롤러 는 금융 또는 증권 거래소 웹사이트 및 기타 관련 인터넷 리소스를 크롤링하는 스파이더로 알려진 알고리즘 네트워크입니다. 웹 크롤러는 웹 페이지의 모든 정보를 분석하여 데이터와 링크를 찾아내고 이 모든 데이터를 데이터베이스에 색인화합니다.

또한 콘텐츠를 크롤링하고 모든 터미널을 탐색할 때까지 페이지의 각 링크 또는 참조를 따릅니다. 데이터 스크레이퍼와 달리 특정 데이터를 찾는 대신 웹페이지에서 모든 관련 콘텐츠와 링크를 검색합니다. 마지막으로 스크레이퍼는 웹 크롤러가 인덱싱한 정보에서 특정 데이터 포인트를 추출하고 통찰력 있는 데이터베이스를 생성합니다.

Python은 내장 라이브러리(Selenium, Beautiful Soup 등)로 인해 웹 크롤러 구축에 활용됩니다. Selenium은 브라우저 작업을 자동화하는 데 사용되는 최고의 웹 테스트 라이브러리입니다. Beautiful Soup 라이브러리는 HTML과 XML 문서를 파싱하는 패키지로 구성되어 있습니다.

데이터 기반 투자 결정

스크래핑 도구는 주식 시장에 직접 참여하기 때문에 금융, 투자 및 무역 회사에 중요합니다. 최상의 판단을 내리기 위해서는 실시간으로 적절하고 정확한 데이터가 필요하며, 이는 주식 시장 데이터를 수집하고 조사해야만 얻을 수 있습니다.

이 데이터를 스크랩하는 데는 많은 제약이 있지만 이 산업을 위해 특별히 개발된 솔루션을 활용하면 훨씬 더 나은 성공률을 달성할 수 있습니다.

PromptCloud는 품질 데이터 수집 및 구현 속도에 중점을 둔 구성 가능한 자동화된 웹 스크래핑 솔루션을 제공합니다. 이러한 솔루션은 복잡한 사이트에서도 코딩 없이 사용자 정의 및 대규모 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 모든 솔루션은 클라우드에서 사용할 수 있으며 지연 시간이 짧은 데이터는 확장성이 뛰어난 인프라에 공급됩니다.