investpy
v1.0.8
หากคุณต้องการสนับสนุนโครงการคุณสามารถซื้อกาแฟนักพัฒนาได้ ข้อมูลเพิ่มเติมที่: buy-me-a-coffee
ในการทำให้แพ็คเกจนี้ทำงานได้คุณจะต้อง ติดตั้งผ่าน PIP (พร้อมรุ่น Python 3.6 หรือสูงกว่า) บนเทอร์มินัลโดยการพิมพ์:
$ pip install investpy
นอกจากนี้ หากคุณต้องการใช้เวอร์ชัน InvestPy ล่าสุดแทนรุ่นที่มีเสถียรภาพคุณสามารถติดตั้งได้จากแหล่งที่ มาด้วยคำสั่งต่อไปนี้:
$ pip install git+https://github.com/alvarobartt/investpy.git@master
สาขาหลักช่วยให้ผู้ใช้มั่นใจได้ว่าเวอร์ชันที่ได้รับการปรับปรุงมากที่สุดจะทำงานและทำงานได้อย่างสมบูรณ์ เพื่อไม่ให้รอจนกว่าการเปิดตัวที่เสถียรจะออกมา (ซึ่งในที่สุดอาจใช้เวลาพอสมควรขึ้นอยู่กับจำนวนปัญหาที่จะแก้ไข)
แม้ว่าตัวอย่างการใช้งาน InvestPy บางส่วนจะถูกนำเสนอในเอกสาร แต่ฟังก์ชั่นพื้นฐานบางอย่างจะถูกแยกออกด้วยบล็อกตัวอย่าง Python นอกจากนี้ตัวอย่างการใช้งานเพิ่มเติมสามารถพบได้ภายใต้ตัวอย่าง/ ไดเรกทอรีซึ่งมีคอลเลกชันของสมุดบันทึก Jupyter เกี่ยวกับวิธีการใช้ InvestPy และจัดการข้อมูล
- โปรดทราบว่า investpy.search_quotes เป็นฟังก์ชั่นเดียวที่ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลได้รับการปรับปรุงและจัดตำแหน่ง 1: 1 ด้วยข้อมูลที่ได้รับจาก Investing.com!
InvestPy อนุญาตให้ผู้ใช้ ดาวน์โหลดข้อมูลทั้งล่าสุดและในอดีตจากผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่จัดทำดัชนี (หุ้นกองทุนอีทีเอฟข้ามสกุลเงินใบรับรองพันธบัตรสินค้าโภคภัณฑ์ดัชนีและ cryptos) ในตัวอย่างที่นำเสนอด้านล่างข้อมูลประวัติจากปีที่ผ่านมาของสต็อกจะถูกเรียกคืน
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
เพื่อทำความรู้จักกับฟังก์ชั่นการสกัดข้อมูลล่าสุดและประวัติที่มีให้ทั้งหมดโดย InvestPy และการปรับค่าพารามิเตอร์โปรดอ่านเอกสาร
เครื่องมือค้นหา Investing.com ถูกรวมเข้ากับ InvestPy อย่างสมบูรณ์ ซึ่งหมายความว่าสามารถพบผลิตภัณฑ์ทางการเงิน (ใบเสนอราคา) ที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย ฟังก์ชั่นการค้นหาช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับพารามิเตอร์เพื่อปรับผลการค้นหาตามความต้องการของพวกเขาซึ่งสามารถระบุได้ทั้งประเภทผลิตภัณฑ์และประเทศจากที่ผลิตภัณฑ์สามารถระบุได้ ฟังก์ชั่นการค้นหาทั้งหมดสามารถใช้งานได้ง่าย เช่นตามที่แสดงในรหัสชิ้นส่วนต่อไปนี้:
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 " } ผลการค้นหาที่ดึงมาจะเป็น list ของอินสแตนซ์ของคลาส investpy.utils.search_obj.SearchObj เว้นแต่ว่า n_results จะถูกตั้งค่าเป็น 1 เมื่อมีเพียงอินสแตนซ์ของคลาส investpy.utils.search_obj.SearchObj หากต้องการทราบว่ามีฟังก์ชั่นและแอตทริบิวต์ที่มีอยู่ของผลการค้นหาที่ส่งคืนโปรดอ่านเอกสารที่เกี่ยวข้องที่เอกสารประกอบของเครื่องมือค้นหา ดังนั้นผลการค้นหาเหล่านั้นให้ผู้ใช้ดึงข้อมูลทั้งล่าสุดและประวัติข้อมูลข้อมูลตัวบ่งชี้ทางเทคนิคสกุลเงินเริ่มต้น ฯลฯ ดังที่แสดงในส่วนของรหัสด้านล่าง:
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' )การสนับสนุน Cryptocurrencies ได้รับการรวมเมื่อเร็ว ๆ นี้เพื่อให้ผู้ใช้ดึงข้อมูลและข้อมูลจาก crypto ที่มีอยู่ที่ Investing.com โปรดทราบว่า cryptocurrencies บางตัวไม่มีข้อมูลที่มีการจัดทำดัชนีที่ Investing.com เพื่อไม่ให้เรียกคืนโดยใช้ InvestPy เช่นกันแม้ว่าพวกเขาจะเป็นเพียงไม่กี่คนก็ตาม
ดังที่ได้นำเสนอก่อนหน้านี้ การดึงข้อมูลในอดีตโดยใช้ InvestPy นั้นง่ายมาก ชิ้นส่วนของรหัสที่แสดงด้านล่างแสดงวิธีการดึงข้อมูลประวัติศาสตร์ปีที่ผ่านมาจาก 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
คุณสามารถค้นหา เอกสารการลงทุนที่สมบูรณ์ได้ ที่เอกสารประกอบ
เนื่องจากนี่เป็นโครงการโอเพนซอร์ซที่เปิด ให้มีการมีส่วนร่วมรายงานข้อผิดพลาดการแก้ไขข้อบกพร่องการปรับปรุงเอกสารการปรับปรุงและแนวคิด มีแท็บเปิดของปัญหาที่ทุกคนสามารถเปิดปัญหาใหม่หากจำเป็นหรือนำทางผ่านพวกเขาเพื่อแก้ไขหรือมีส่วนร่วมในการแก้ปัญหา โปรดจำไว้ว่าปัญหาไม่ใช่หัวข้อที่จะอธิบายปัญหาหลายอย่างนี่ไม่ได้หมายความว่าปัญหาไม่สามารถพูดคุยได้ แต่เพื่อให้การจัดการโครงการที่มีโครงสร้างปัญหาเดียวกันไม่ควรอธิบายปัญหาที่แตกต่างกันเพียงปัญหาหลักและข้อผิดพลาดที่ซ้อนกัน/เกี่ยวข้อง อาจพบได้
GitHub เพิ่งเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ชื่อว่า GitHub Adssoltions (ยังอยู่ในเบต้า) การอภิปราย GitHub เป็นฟอรัมการสื่อสารร่วมกันสำหรับชุมชนรอบ ๆ โครงการโอเพนซอร์ส
ตรวจสอบหน้าการอภิปราย Investpy GitHub ในการอภิปรายและอย่าลังเลที่จะถามฉัน (นักพัฒนาใด ๆ ) ทุกอย่างแบ่งปันการอัปเดตมีการสนทนาแบบเปิดและติดตามการตัดสินใจที่มีผลต่อวิธีการทำงานของชุมชน
- บันทึก . โดยปกติฉันจะไม่ตอบอีเมลถามคำถามเกี่ยวกับ InvestPy เนื่องจากเรามีแท็บการอภิปราย GitHub และฉันขอแนะนำให้คุณใช้มัน การสนทนาของ GitHub เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการติดต่อฉันเกี่ยวกับ Investpy ดังนั้นฉันจึงไม่ตอบสิ่งเดียวกันมากกว่าหนึ่งครั้งทางอีเมลเนื่องจากทุกคนสามารถเห็นการสนทนาที่เปิด/ตอบ
เนื่องจาก InvestPy มีวัตถุประสงค์เพื่อดึงข้อมูลจากผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่แตกต่างกันตามที่จัดทำดัชนีใน Investing.com การพัฒนาโมดูลสนับสนุนบางอย่างซึ่งใช้ฟังก์ชั่นเพิ่มเติมตามข้อมูล InvestPy จึงถูกนำเสนอ โปรดทราบว่า ทุกคนสามารถมีส่วนร่วมในส่วนนี้ โดยการสร้างแพ็คเกจโมดูลหรือยูทิลิตี้ใด ๆ ที่ใช้ InvestPy ดังนั้นสิ่งที่สร้างขึ้นแล้วจะถูกนำเสนอเนื่องจากมีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ร่วมกับ Investpy:
หากคุณพัฒนาโครงการที่น่าสนใจ/มีประโยชน์ตามข้อมูล InvestPy โปรดเปิดปัญหาเพื่อแจ้งให้เราทราบเพื่อรวมไว้ในส่วนนี้
เมื่ออ้างถึงที่เก็บข้อมูลนี้ในสิ่งพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์ของคุณโปรดใช้การอ้างอิง Bibtex ต่อไปนี้:
@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} } ,
}เมื่ออ้างถึงที่เก็บข้อมูลนี้ในโซเชียลมีเดียอื่น ๆ โปรดใช้การอ้างอิงต่อไปนี้:
investpy - Financial Data Extraction from Investing.com with Python developed by Alvaro Bartolome del Canto
คุณควรพูดถึงแหล่งที่มาจากที่เรียกคืนข้อมูล Investing.com; แม้ว่าจะรวมอยู่ในแพ็คเกจคำอธิบายสั้น ๆ แล้ว
คุณสามารถติดต่อฉันได้ที่โปรไฟล์เครือข่ายโซเชียลของฉัน:
หรือทางอีเมลที่ [email protected]
แพ็คเกจ Python นี้ทำขึ้นเพื่อ วัตถุประสงค์ในการวิจัย เพื่อให้เหมาะกับความต้องการที่ Investing.com ไม่ครอบคลุมดังนั้นแพ็คเกจนี้ทำงานเหมือนอินเตอร์เฟสการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) ของ Investing.com ที่พัฒนาขึ้นอย่าง เห็นแก่ผู้อื่น
สรุปได้ว่า InvestPy ไม่ได้เป็นพันธมิตรในการลงทุนหรือ บริษัท ที่พึ่งพาใด ๆ ข้อกำหนดเพียงอย่างเดียวที่ระบุโดย Investing.com เพื่อพัฒนาแพ็คเกจนี้คือ "พูดถึงแหล่งข้อมูลที่ดึงข้อมูลจาก"
