investpy
v1.0.8
Если вы хотите поддержать проект, вы можете купить разработчика кофе. Более подробная информация по адресу: buy-me-a-coffee
Чтобы заставить этот пакет работать, вам нужно будет установить его через PIP (с версией Python 3.6 или выше) на терминал, набрав:
$ pip install investpy
Кроме того, если вы хотите использовать последнюю версию Investpy вместо стабильной, вы можете установить ее из источника со следующей командой:
$ pip install git+https://github.com/alvarobartt/investpy.git@master
Мастер -филиал гарантирует пользователю, что наиболее обновленная версия всегда будет работать и полностью работать, чтобы не ждать, пока не выйдет стабильный релиз (что в конечном итоге может занять некоторое время в зависимости от количества проблем, которые нужно решить).
Несмотря на то, что некоторые примеры использования инвестиций представлены на документах, некоторые основные функциональные возможности будут отсортированы с помощью образцов блоков кода Python. Кроме того, в примерах/ каталоге можно найти больше примеров использования, в котором содержится набор ноутбуков Jupyter о том, как использовать Investpy и обрабатывать его данные.
? Note that investpy.search_quotes is the only function that ensures that the data is updated and aligned 1:1 with the data provided by Investing.com!
investpy allows the user to download both recent and historical data from any financial product indexed (stocks, funds, ETFs, currency crosses, certificates, bonds, commodities, indices, and cryptos). В примере, представленном ниже, исторические данные за последние годы акции получены.
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
Чтобы узнать все доступные недавние и исторические функции извлечения данных, предоставленные Investpy, а также настройку параметров, пожалуйста, прочитайте документы.
Поисковая система инвестирования . Функция поиска позволяет пользователю настраивать параметры, чтобы настраивать результаты поиска в их потребности, где могут быть указаны как типы продуктов, так и страны, откуда находящиеся продукты. Вся функциональность поиска можно легко использовать , например, как представлено в следующем фрагменте кода:
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 " } Полученные investpy.utils.search_obj.SearchObj поиска станут list investpy.utils.search_obj.SearchObj n_results Чтобы узнать, какие доступные функции и атрибуты возвращаемых результатов поиска, пожалуйста, прочитайте соответствующую документацию в документации поисковой системы. 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' )Недавно была включена поддержка криптовалют, чтобы позволить пользователю получать данные и информацию из любого доступного криптографии на Investing.com. Обратите внимание, что некоторые криптовалюты не имеют доступных данных, индексированных на Investing.com, чтобы их нельзя было извлечь с помощью Investpy, даже если они всего лишь некоторые из них, рассмотрите его.
Как уже было представлено ранее, исторический поиск данных с использованием Investpy действительно прост . Приведенный ниже кусок кода показывает, как извлечь последние годы исторических данных из биткойнов (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
Вы можете найти полную документацию Investpy в документации.
Поскольку это проект с открытым исходным кодом, он открыт для вкладов, отчетов об ошибках, исправления ошибок, улучшения документации, улучшения и идеи . Существует открытая вкладка проблем, где любой может открыть новые проблемы, если это необходимо, или перемещаться по ним, чтобы решить их или внести свой вклад в его решение. Помните, что проблемы - это не потоки для описания множества проблем, это не означает, что проблемы не могут быть обсуждены, но для сохранения структурированного управления проектами, одна и та же проблема не должна описывать разные проблемы, только основные и некоторые вложенные/связанные с ним ошибки, которые может быть найден.
Github недавно выпустил новую функцию под названием Github Devessions (все еще в бета -версии). Github Discoverions - это совместный коммуникационный форум для сообщества вокруг проекта с открытым исходным кодом.
Проверьте страницу дискуссий Investpy Github на обсуждении и не стесняйтесь просить меня (AR любого разработчика), обмениваться обновлениями, иметь открытые разговоры и следить за решениями, влияющими на способ работы сообщества.
? Примечание . Обычно я не отвечаю на электронные письма, задающие мне вопросы об инвестировании, так как в настоящее время у нас есть вкладка «Дискуссии», и я призываю вас использовать его. Дискуссии Github - самый простой способ связаться со мной по поводу Investpy, так что я не отвечаю на то же самое больше, чем один раз по электронной почте, так как любой может увидеть открытые/ответные дискуссии.
Поскольку Investpy предназначена для извлечения данных из различных финансовых продуктов, которые индексируются в Investing.com, представлена разработка некоторых модулей поддержки, которые реализуют дополнительную функциональность на основе данных Investpy . Обратите внимание, что любой может внести свой вклад в этот раздел, создав любой пакет, модуль или утилиту, которая использует Investpy. Итак, уже созданные уже будут представлены, так как они предназначены для использования в сочетании с Investpy:
Если вы разработали интересный/полезный проект на основе данных Investpy, откройте проблему, чтобы сообщить мне, чтобы включить его в этот раздел.
При ссылке на это хранилище в ваших научных публикациях используйте следующую цитату 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} } ,
}При ссылке на этот репозиторий в любых других социальных сетях, пожалуйста, используйте следующую цитату:
investpy - Financial Data Extraction from Investing.com with Python developed by Alvaro Bartolome del Canto
Вы также должны упомянуть источник, из которого получены данные, Investing.com; Несмотря на то, что он уже включен в заголовок краткого описания.
Вы можете связаться со мной в любом из моих профилей социальной сети:
Или по электронной почте по адресу [email protected].
Этот пакет Python был создан для исследовательских целей, чтобы соответствовать потребностям, которые не охватывает Investing.com, поэтому этот пакет работает как интерфейс прикладного программирования (API) Investing.com, разработанный альтруистическим способом .
Прийти к выводу, что Investpy ни в коем случае не связан с инвестированием .
