Jak zeskrobać dane giełdowe

Dziś firmy inwestycyjne nieustannie dążą do tworzenia zaawansowanych algorytmów do inwestowania i handlu akcjami. Istnieje stale rosnące zapotrzebowanie na znaczną ilość dokładnych, wiarygodnych danych do prognozowania rynku akcji, analizy sentymentu rynkowego i badania akcji.

Niezależnie od tego, czy jesteśmy inwestorami monitorującymi nasz portfel, czy też firmą inwestycyjną poszukującą bardziej efektywnego kanału do uzyskiwania informacji, napisanie skryptu dla skrobaka giełdowego, który zeskrobuje dane giełdowe, może zaoszczędzić zarówno energię, jak i wysiłek.

Ale jak zeskrobać dane giełdowe z sieci? Czytaj dalej, aby dowiedzieć się wszystkiego o zbieraniu danych giełdowych, aby uzyskać dostęp do dokładnych danych w czasie rzeczywistym.

Przypadki użycia pozyskiwania danych giełdowych

Data scraping to proces zbierania ogromnych ilości danych z predefiniowanej bazy danych odpowiednich stron internetowych lub innych zasobów. Firmy zajmujące się badaniami finansowymi i inwestycyjnymi używają narzędzi web scraping do podejmowania decyzji i tworzenia ram, ponieważ dostarczają one odpowiednich i aktualnych informacji.

Inwestorzy odnoszą bezpośrednie korzyści w następujący sposób:

• Dokładne dane w czasie rzeczywistym
• Prognozowanie cen
• Identyfikacja trendów na giełdzie
• Możliwości inwestycyjne
• Analiza wahań cen

Skrobanie danych giełdowych nie jest najprostszym procesem do wykonania, ale może dostarczyć praktycznych spostrzeżeń, jeśli zostanie wykonane prawidłowo. Inwestorzy uzyskują dostęp do informacji o kilku skomplikowanych parametrach, które miałyby kluczowe znaczenie dla podejmowania najmądrzejszych i najszybszych decyzji.

Proces

Skrobaki danych zbierają dane giełdowe, najpierw pobierając dane z miejsca docelowego, a następnie wyodrębniając i przechowując dane, a na końcu je oceniając. Są to algorytmy lub skrypty zaprojektowane do wyodrębniania określonych form danych z sieci Web do aplikacji do analizy danych.

Podczas skrobania danych giełdowych pierwszym krokiem jest pobranie informacji o celu z bazy danych, w której przechowywane są dane. Następnie skrobak danych jest wykorzystywany do konwersji danych nieustrukturyzowanych na format ustrukturyzowany.

Następnym krokiem jest zapisanie uporządkowanych danych w żądanym formacie, takim jak CSV lub plik Excel. Ostatnim krokiem jest analiza zebranych danych w celu wygenerowania przydatnych informacji na temat rynków finansowych, ogólnych nastrojów rynkowych lub poszczególnych akcji.

Zalety skrobania sieci w Pythonie

Python to dynamiczny język programowania wysokiego poziomu i najczęściej używane narzędzie do zbierania i analizy danych giełdowych ze względu na swoją niezawodność i wydajność. Oto niektóre z największych zalet używania Pythona do tego celu:

Nieskomplikowany i niezawodny

Na początek jego składnia jest łatwa do zrozumienia i niezawodna, jeśli chodzi o wypełnianie funkcji i wymianę skryptów z innymi użytkownikami.

Wbudowane biblioteki

Python zawiera kilka wbudowanych bibliotek, które oszczędzają czas i wysiłek programistów, którzy zazwyczaj muszą tworzyć swoje programy od zera. Deweloperzy nie mogą wykonywać zbędnych zadań, dodając te biblioteki do swojej pracy.

Oprogramowanie open source

Python jest darmowy, open-source i dostępny dla każdego, podczas gdy inne języki są zastrzeżone i dość drogie. Wreszcie, Python oferuje całkowitą kompatybilność z szeroką gamą usług danych i aplikacji, dzięki czemu nadaje się do scrapingu danych giełdowych.

Uzyskaj dane giełdowe w czasie rzeczywistym

Python pozwala na stworzenie skryptu, który będzie śledził różne ceny akcji, kompilował je do łatwego do odczytania formatu pliku CSV i przechwytywał dużą liczbę punktów danych w ciągu kilku sekund. Oto kroki, aby zeskrobać dane w czasie rzeczywistym w Pythonie:

• Podczas skrobania danych giełdowych, początkowym procesem jest zdefiniowanie adresów URL, z których skrobak giełdowy będzie pobierał dane z kodu wykonawczego.
• Adres URL dostarcza następnie potrzebne dane i informacje, tworząc stronę HTML lub XML zawierającą żądane dane skrobaka.
• Po uzyskaniu danych skrobak przeanalizuje informacje opublikowane pod docelowym adresem URL, odkryje dane niezbędne do wyodrębnienia i wykona kod.
• Po zeskrobaniu danych odzyskane dane są przekształcane i zapisywane w żądanym formacie.

Ponadto Python może zostać wykorzystany do zbudowania potężnego modelu analizy rynku akcji.

Użyj robota internetowego

Robot indeksujący giełdy to sieć algorytmów znanych jako pająki, które przemierzają stronę internetową finansów lub giełdy oraz inne powiązane zasoby internetowe. Robot indeksujący analizuje wszystkie informacje na stronie internetowej, aby odkryć dane i łącza oraz indeksuje wszystkie te dane w bazie danych.

Przeszukuje również treść i podąża za każdym linkiem lub odnośnikiem na stronie, dopóki wszystkie terminale nie zostaną zbadane. W przeciwieństwie do skrobaka danych przeszukuje stronę internetową pod kątem wszystkich istotnych treści i linków, zamiast szukać konkretnych danych. Wreszcie, skrobak wyodrębnia określone punkty danych z informacji zindeksowanych przez robota sieciowego i tworzy wnikliwą bazę danych.

Python jest wykorzystywany do budowania robotów indeksujących dzięki wbudowanym bibliotekom — Selenium, Beautiful Soup i inne. Selenium to największa biblioteka do testowania stron internetowych służąca do automatyzacji działań przeglądarki. Biblioteka Beautiful Soup składa się z pakietu, który analizuje dokumenty HTML i XML.

Podejmuj decyzje inwestycyjne oparte na danych

Narzędzie do skrobania ma kluczowe znaczenie dla firm finansowych, inwestycyjnych i handlowych, ponieważ uczestniczą one bezpośrednio w rynkach akcji. Do dokonywania najlepszych osądów niezbędne są aktualne, istotne i dokładne dane, które można uzyskać jedynie poprzez zbieranie i badanie danych giełdowych.

Istnieje wiele ograniczeń związanych z wyszukiwaniem tych danych, ale jeśli zastosuje się rozwiązanie opracowane specjalnie dla tej branży, możliwe jest osiągnięcie znacznie lepszego wskaźnika sukcesu.

PromptCloud oferuje zautomatyzowane, konfigurowalne rozwiązania web scrapingu, skupiające się przede wszystkim na pozyskiwaniu wysokiej jakości danych i szybkości wdrażania. Rozwiązania te mogą spełnić Twoje niestandardowe i zakrojone na szeroką skalę potrzeby, nawet w skomplikowanych lokalizacjach, bez konieczności kodowania. Co więcej, wszystkie rozwiązania są dostępne w chmurze, z niskim opóźnieniem dostarczania danych do wysoce skalowalnej infrastruktury.