investpy
v1.0.8
Se você deseja apoiar o projeto, pode comprar um café do desenvolvedor. Mais informações em: compra-me-a-coffee
Para que este pacote funcione, você precisará instalá -lo via Pip (com uma versão Python 3.6 ou superior) no terminal digitando:
$ pip install investpy
Além disso, se você deseja usar a versão mais recente do Investpy em vez da estável, poderá instalá -lo da fonte com o seguinte comando:
$ pip install git+https://github.com/alvarobartt/investpy.git@master
A filial principal garante ao usuário que a versão mais atualizada sempre esteja funcionando e totalmente operativa para não esperar até que a versão estável seja lançada (que eventualmente pode levar algum tempo, dependendo do número de problemas a serem resolvidos).
Embora alguns exemplos de uso do Investpy sejam apresentados nos documentos, algumas funcionalidades básicas serão resolvidas com blocos de código Python de amostra. Além disso, mais exemplos de uso podem ser encontrados em Exemplos/ Diretório, que contém uma coleção de notebooks Jupyter sobre como usar o Investpy e lidar com seus dados.
? Observe que investpy.search_quotes é a única função que garante que os dados sejam atualizados e alinhados 1: 1 com os dados fornecidos pelo Investing.com!
O Investpy permite que o usuário baixe dados recentes e históricos de qualquer produto financeiro indexado (ações, fundos, ETFs, cruzamentos de moeda, certificados, títulos, commodities, índices e criptos). No exemplo apresentado abaixo, os dados históricos dos últimos anos de uma ação são recuperados.
import investpy
df = investpy . get_stock_historical_data ( stock = 'AAPL' ,
country = 'United States' ,
from_date = '01/01/2010' ,
to_date = '01/01/2020' )
print ( df . head ()) Open High Low Close Volume Currency
Date
2010-01-04 30.49 30.64 30.34 30.57 123432176 USD
2010-01-05 30.66 30.80 30.46 30.63 150476160 USD
2010-01-06 30.63 30.75 30.11 30.14 138039728 USD
2010-01-07 30.25 30.29 29.86 30.08 119282440 USD
2010-01-08 30.04 30.29 29.87 30.28 111969192 USD
Para conhecer todas as funções de extração de dados recentes e históricas disponíveis fornecidas pelo Investpy e também, como ajuste de parâmetros, leia os documentos.
Investing.com search engine is completely integrated with investpy, which means that any available financial product (quote) can be easily found. The search function allows the user to tune the parameters to adjust the search results to their needs, where both product types and countries from where the products are, can be specified. Toda a funcionalidade de pesquisa pode ser facilmente usada , por exemplo, conforme apresentado na seguinte parte do código:
import investpy
search_result = investpy . search_quotes ( text = 'apple' , products = [ 'stocks' ],
countries = [ 'united states' ], n_results = 1 )
print ( search_result ){ "id_" : 6408 , "name" : " Apple Inc " , "symbol" : " AAPL " , "country" : " united states " , "tag" : " /equities/apple-computer-inc " , "pair_type" : " stocks " , "exchange" : " NASDAQ " } Retrieved search results will be a list of investpy.utils.search_obj.SearchObj class instances, unless n_results is set to 1, when just a single investpy.utils.search_obj.SearchObj class instance will be returned. To get to know which are the available functions and attributes of the returned search results, please read the related documentation at Search Engine Documentation. So on, those search results let the user retrieve both recent and historical data, its information, the technical indicators, the default currency, etc., as presented in the piece of code below:
recent_data = search_result . retrieve_recent_data ()
historical_data = search_result . retrieve_historical_data ( from_date = '01/01/2019' , to_date = '01/01/2020' )
information = search_result . retrieve_information ()
default_currency = search_result . retrieve_currency ()
technical_indicators = search_result . retrieve_technical_indicators ( interval = 'daily' )O suporte de criptomoedas foi incluído recentemente, para permitir que o usuário recupere dados e informações de qualquer criptografia disponível em Investing.com. Please note that some cryptocurrencies do not have available data indexed at Investing.com so that it can not be retrieved using investpy either, even though they are just a few, consider it.
Como já apresentado anteriormente, a recuperação histórica de dados usando o Investpy é realmente fácil . A parte do código apresentada abaixo mostra como recuperar os últimos anos de dados históricos do Bitcoin (BTC).
import investpy
data = investpy . get_crypto_historical_data ( crypto = 'bitcoin' ,
from_date = '01/01/2014' ,
to_date = '01/01/2019' )
print ( data . head ()) Open High Low Close Volume Currency
Date
2014-01-01 805.9 829.9 771.0 815.9 10757 USD
2014-01-02 815.9 886.2 810.5 856.9 12812 USD
2014-01-03 856.9 888.2 839.4 884.3 9709 USD
2014-01-04 884.3 932.2 848.3 924.7 14239 USD
2014-01-05 924.7 1029.9 911.4 1014.7 21374 USD
Você pode encontrar a documentação completa do Investpy na documentação.
Como este é um projeto de código aberto, está aberto a contribuições, relatórios de bugs, correções de bugs, melhorias de documentação, aprimoramentos e idéias . Há uma guia aberta de problemas em que qualquer pessoa pode abrir novos problemas, se necessário, ou navegar por eles para resolvê -los ou contribuir para sua solução. Lembre -se de que os problemas não são tópicos para descrever vários problemas, isso não significa que os problemas não possam ser discutidos, mas, para manter o gerenciamento estruturado de projetos, o mesmo problema não deve descrever problemas diferentes, apenas o principal e alguns erros aninhados/relacionados que pode ser encontrado.
O Github lançou recentemente um novo recurso chamado Github Discussions (ainda na versão beta). Discussões do Github é um fórum de comunicação colaborativa para a comunidade em torno de um projeto de código aberto.
Check the investpy GitHub Discussions page at Discussions, and feel free to ask me (ar any developer) anything, share updates, have open-ended conversations, and follow along on decisions affecting the community's way of working.
? Observação . Normalmente, não respondo e -mails me fazendo perguntas sobre o Investpy, pois atualmente temos a guia Discussões do Github, e encorajo você a usá -lo. As discussões do Github são a maneira mais fácil de entrar em contato comigo sobre o Investpy, para que eu não responda às mesmas coisas mais de uma vez por e -mail, pois qualquer um pode ver as discussões abertas/respondidas.
Como o Investpy visa recuperar dados de diferentes produtos financeiros, conforme indexado no Investing.com, é apresentado o desenvolvimento de alguns módulos de suporte que implementam uma funcionalidade adicional baseada em dados do Investpy . Observe que qualquer pessoa pode contribuir para esta seção criando qualquer pacote, módulo ou utilitário que use o Investpy. Então, os já criados serão apresentados, pois devem ser usados combinados com o Investpy:
Se você desenvolveu um projeto interessante/útil com base nos dados do Investpy, abra um problema para me informar para incluí -lo nesta seção.
Ao citar este repositório em suas publicações científicas, use a seguinte citação Bibtex :
@misc { investpy ,
author = { Alvaro Bartolome del Canto } ,
title = { investpy - Financial Data Extraction from Investing.com with Python } ,
year = { 2018-2021 } ,
publisher = { GitHub } ,
journal = { GitHub Repository } ,
howpublished = { url{https://github.com/alvarobartt/investpy} } ,
}Ao citar este repositório em qualquer outra mídia social, use a seguinte citação:
investpy - Financial Data Extraction from Investing.com with Python developed by Alvaro Bartolome del Canto
Você também deve mencionar a fonte de onde os dados são recuperados, Investing.com; Mesmo que já esteja incluído no título de descrição curta do pacote.
Você pode entrar em contato comigo em qualquer um dos meus perfis de rede social:
Ou por e -mail [email protected].
Este pacote Python foi feito para fins de pesquisa para atender às necessidades que o Investing.com não cobre; portanto, este pacote funciona como uma interface de programação de aplicativos (API) do Investing.com desenvolvida de maneira altruísta .
Conclua que o Investpy não é afiliado de forma alguma a investir.com ou qualquer empresa dependente , o único requisito especificado pelo Investing.com para desenvolver este pacote era "mencionar a fonte de onde os dados são recuperados".
