Cum să răzuiți datele pieței de valori

Astăzi, firmele de investiții se străduiesc continuu să construiască algoritmi avansați pentru investiții și tranzacționarea acțiunilor. Există o cerere în continuă creștere pentru un volum semnificativ de date precise și fiabile pentru predicția pieței de valori, analiza sentimentului pieței și cercetarea acțiunilor.

Fie ca investitori care ne monitorizează portofoliul sau ca firmă de investiții care caută un canal mai eficient pentru a rămâne informat, scrierea unui script pentru un scraper web de acțiuni pentru a răzui datele bursiere poate economisi atât energie, cât și efort.

Dar cum să răzuiesc pe web datele bursiere? Citiți mai departe pentru a afla totul despre colectarea datelor de pe piața de valori pentru a avea acces la date precise în timp real.

Cazuri de utilizare de răzuire a datelor de stoc

Data scraping este procesul de colectare a unor volume enorme de date dintr-o bază de date predefinită de site-uri web relevante sau alte resurse. Firmele de cercetare financiară și de investiții folosesc instrumente de web scraping pentru a lua decizii și pentru a crea cadre, deoarece oferă informații relevante și în timp util.

Investitorii beneficiază direct în următoarele moduri:

• Date precise în timp real
• Prognoza prețurilor
• Identificarea tendințelor de pe piața de valori
• Oportunități de investiții
• Analiza variatiilor de pret

Scrapingul datelor bursiere nu este cel mai simplu proces de executat, dar poate oferi informații utile dacă este făcută corect. Investitorii au acces la informații despre mai mulți parametri complicati care ar fi vitali pentru a lua cele mai inteligente și mai rapide decizii.

Procesul

Scraperele de date răzuiesc datele stocului prin descărcarea mai întâi a datelor de la destinație, urmate de extragerea și stocarea datelor și, în final, evaluându-le. Sunt algoritmi sau scripturi concepute pentru a extrage anumite forme de date de pe web pentru aplicații de analiză a datelor.

La răzuirea datelor de stoc, pasul inițial este descărcarea informațiilor țintă din baza de date în care sunt găzduite datele. Apoi, răzuitorul de date este utilizat pentru a converti datele nestructurate într-un format structurat.

Următorul pas este să salvați datele structurate în formatul dorit, cum ar fi CSV sau un fișier Excel. Pasul final este de a analiza datele colectate pentru a genera informații utile despre piețele financiare, sentimentul general al pieței sau anumite acțiuni.

Avantajele Python Web Scraping

Python este un limbaj de programare la nivel înalt, dinamic și cel mai utilizat instrument de colectare a datelor pentru colectarea și analizarea datelor de pe piața bursieră, datorită fiabilității și eficienței sale. Unele dintre avantajele de top ale utilizării Python în acest scop includ:

Necomplicat și de încredere

Pentru început, sintaxa sa este ușor de înțeles și de încredere atunci când vine vorba de completarea funcțiilor și de schimb de scripturi cu alți utilizatori.

Biblioteci încorporate

Python include mai multe biblioteci încorporate care economisesc timp și efort pentru dezvoltatori care ar putea de obicei să-și creeze programele de la zero. Dezvoltatorii sunt împiedicați să efectueze sarcini redundante prin adăugarea acestor biblioteci la munca lor.

Software cu sursă deschisă

Python este gratuit, open-source și accesibil pentru toată lumea, în timp ce alte limbi sunt proprietare și destul de costisitoare. În cele din urmă, Python oferă compatibilitate totală cu o gamă largă de servicii și aplicații de date, făcându-l potrivit pentru stocarea datelor.

Obțineți date de stoc în timp real

Python vă permite să creați un script care va urmări diferite prețuri ale acțiunilor, le va compila într-un format de fișier CSV ușor de citit și va captura un număr mare de puncte de date în câteva secunde. Iată pașii pentru a răzui date în timp real în Python:

• Atunci când răzuiți datele bursiere, procesul inițial este de a defini URL-urile de la care scraper-ul web va achiziționa date din codul de execuție.
• URL-ul furnizează apoi datele și informațiile necesare prin producerea paginii HTML sau XML care conține datele solicitate de scraper.
• După obținerea datelor, scraperul va analiza informațiile publicate la adresa URL țintă, va descoperi datele necesare pentru extragere și va executa codul.
• După răzuirea datelor, datele preluate sunt transformate și salvate în formatul dorit.

În plus, Python poate fi folosit pentru a construi un model puternic de analiză a pieței de valori.

Utilizați un crawler web

Un crawler de bursă este o rețea de algoritmi cunoscuți sub numele de păianjeni care accesează cu crawlere un site web financiar sau bursier și alte resurse de internet conexe. Un crawler web analizează toate informațiile de pe o pagină web pentru a descoperi date și legături și indexează toate aceste date într-o bază de date.

De asemenea, accesează cu crawlere conținutul și urmărește fiecare link sau referință dintr-o pagină până când sunt explorate toate terminalele. Spre deosebire de un răzuitor de date, acesta caută într-o pagină web tot conținutul și linkurile relevante, mai degrabă decât să caute date specifice. În cele din urmă, scraperul extrage anumite puncte de date din informațiile indexate de un crawler web și creează o bază de date perspicace.

Python este utilizat pentru construirea de crawler-uri web datorită bibliotecilor sale încorporate - Selenium, Beautiful Soup și altele. Selenium este cea mai mare bibliotecă de testare web folosită pentru automatizarea acțiunilor browserului. Biblioteca Beautiful Soup constă dintr-un pachet care analizează documente HTML și XML.

Luați decizii de investiții bazate pe date

Un instrument de răzuire este crucial pentru firmele financiare, de investiții și de tranzacționare, deoarece acestea participă direct la piețele de valori. Datele în timp real, relevante și precise sunt necesare pentru a face cele mai bune judecăți și pot fi obținute numai prin recoltarea și investigarea datelor bursiere.

Există multe constrângeri în ceea ce privește eliminarea acestor date, dar dacă se utilizează o soluție dezvoltată special pentru această industrie, este posibil să se obțină o rată de succes mult mai bună.

PromptCloud oferă soluții automate, configurabile de web scraping, cu accent principal pe achiziția de date de calitate și viteza de implementare. Aceste soluții pot satisface nevoile dvs. personalizate și pe scară largă, chiar și pe site-uri complicate, fără a necesita codificare. În plus, toate soluțiile sunt disponibile pe cloud, cu un flux de date cu latență scăzută către o infrastructură extrem de scalabilă.