Bạn có muốn học cách phân tích cơ bản với Python không? . Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện Pandas để tải dữ liệu vào khung dữ liệu, sau đó sử dụng các kỹ thuật khác nhau để phân tích dữ liệu. Chúng tôi cũng sử dụng gói Phân tích cơ bản để có được dữ liệu cơ bản. Cách tiếp cận này có thể được sử dụng cho cổ phiếu
Mục lục
- dữ liệu chứng khoán
- dữ liệu cơ bản
- Bớt tư tưởng
- câu hỏi thêm
- đọc thêm
dữ liệu chứng khoán
Thu thập dữ liệu và nhập dữ liệu vào Python là bước đầu tiên. Sau đó, chúng tôi cần thực hiện một số thao tác sắp xếp lại dữ liệu để đưa dữ liệu về đúng định dạng. Sau đó, chúng tôi sẽ sử dụng nhiều chỉ báo kỹ thuật khác nhau để thực hiện phân tích. Cuối cùng, chúng tôi sẽ kiểm tra lại chiến lược giao dịch của mình trên dữ liệu lịch sử để xem nó sẽ hoạt động như thế nào
Bước đầu tiên là nhập dữ liệu vào khung dữ liệu gấu trúc Python. Để làm điều này, chúng ta sẽ sử dụng thư viện pandas_datareader. Thư viện này cho phép chúng tôi tải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả Yahoo Finance. Chúng tôi cũng sẽ cần nhập thư viện DateTime mà chúng tôi sẽ sử dụng để đặt ngày bắt đầu và ngày kết thúc cho dữ liệu của mình
ĐỌC BÀI VIẾT CỦA CHÚNG TÔI
- Phân tích kỹ thuật so với phân tích cơ bản. Cái nào tốt hơn?
- Phân tích kỹ thuật với Python. Trở thành một nhà giao dịch dựa trên dữ liệu
- Phân tích cơ bản vs Giả thuyết thị trường hiệu quả. Cái nào hiệu quả hơn?
Chúng tôi sẽ sử dụng đoạn mã sau để nhập dữ liệu
nhập pandas_datareader. dữ liệu dưới dạng web
từ datetime nhập datetime
bắt đầu = ngày giờ [2016, 12, 31]
kết thúc = ngày giờ [2017, 12, 31]
df = web. DataReader[“AAPL”, “yahoo”, bắt đầu, kết thúc]
Mã này sẽ tải dữ liệu cho Apple Inc. [AAPL] từ Yahoo Finance vào khung dữ liệu gấu trúc. Dữ liệu sẽ được tải về trong khoảng thời gian từ ngày 31 tháng 12 năm 2016 đến ngày 31 tháng 12 năm 2017
Sau khi dữ liệu được tải, chúng ta có thể bắt đầu thực hiện một số phân tích. Điều đầu tiên chúng ta sẽ làm là tính toán lợi nhuận của cổ phiếu trong khoảng thời gian. Để làm điều này, chúng ta sẽ sử dụng phương thức pct_change[]. Phương pháp này tính phần trăm thay đổi giữa hàng hiện tại và hàng trước đó. Chúng tôi cũng sẽ sử dụng phương thức head[] để in ra năm hàng đầu tiên của khung dữ liệu, bao gồm cả cột trả về được tính toán
df[‘return’] = df[‘Adj Close’]. pct_change[]
df. cái đầu[]
Chúng ta có thể thấy từ kết quả rằng lợi nhuận cổ phiếu của Apple là dương trong bốn trên năm ngày trong mẫu dữ liệu của chúng tôi. Lợi tức lớn nhất trong một ngày là khoảng 0. 84%
dữ liệu cơ bản
Dữ liệu cơ bản có thể được tải xuống và phân tích bằng gói Phân tích cơ bản
Để cài đặt nó, gõ
phân tích cơ bản cài đặt pip
vào Terminal của bạn
Sau khi chúng tôi đã cài đặt gói Phân tích cơ bản và nhập dữ liệu, chúng tôi có thể bắt đầu thu thập các số liệu cơ bản khác nhau. Ví dụ: chúng tôi có thể thu thập vốn hóa thị trường và giá trị doanh nghiệp. Chúng tôi cũng có thể hiển thị các khuyến nghị của các nhà phân tích. Ngoài ra, chúng tôi có thể lấy DCF theo thời gian và thu thập báo cáo bảng cân đối kế toán
# Thu thập vốn hóa thị trường và giá trị doanh nghiệp
doanh nghiệp_value = fa. doanh nghiệp[ticker, api_key]
# Hiển thị khuyến nghị của Nhà phân tích
xếp hạng = fa. xếp hạng [ticker, api_key]
# Có được DCF theo thời gian
dcf_annually = fa. discount_cash_flow[ticker, api_key, period=”annual”]
# Thu thập báo cáo Bảng cân đối kế toán
balance_sheet_annually = fa. balance_sheet_statement[ticker, api_key, period=”annual”]
Bớt tư tưởng
Đây chỉ là phần giới thiệu ngắn gọn về cách bạn có thể thực hiện phân tích cơ bản với Python. Trong các bài đăng trên blog trong tương lai, chúng tôi sẽ đi vào chi tiết hơn về cách sử dụng gói Phân tích cơ bản và các thư viện Python khác để thực hiện phân tích cơ bản tinh vi hơn
câu hỏi thêm
Câu hỏi của bạn là gì?
Có một câu trả lời cho các câu hỏi dưới đây?
Lượt xem
Câu hỏi
74
lượt xem
tại sao kinh tế học là một môn học riêng biệt
140
lượt xem
Quá trình chuyển đổi LIBOR sẽ thay đổi các quy tắc kế toán?
Hãy là người đầu tiên trả lời
218
lượt xem
Matlab có còn được sử dụng trong tài chính không?
1 2 Tiếp theo »
đọc thêm
- Phân tích kỹ thuật với Python. Trở thành nhà giao dịch dựa trên dữ liệu Nếu muốn trở thành nhà giao dịch dựa trên dữ liệu, bạn cần học Python. Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới và nó hoàn hảo cho các nhà giao dịch muốn
- Giao dịch theo thuật toán và phân tích định lượng bằng Python Bạn có muốn tìm hiểu cách sử dụng Python để giao dịch theo thuật toán và phân tích định lượng không? . Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ
- Phân tích kỹ thuật so với phân tích cơ bản. Cái nào tốt hơn? . phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản. Cả hai đều có ưu và nhược điểm, và có thể khó
- Python cho tài chính định lượng Nếu bạn đang tìm kiếm một hướng dẫn toàn diện để học Python cho tài chính định lượng, thì không cần tìm đâu xa. Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ thảo luận về mọi thứ bạn cần biết trong
- Phân tích cơ bản trong Forex. Những điều bạn cần biết Nếu bạn đang muốn giao dịch trên thị trường ngoại hối, điều quan trọng là bạn phải hiểu phân tích cơ bản. Loại phân tích này được sử dụng để xác định giá trị của một loại tiền tệ bằng cách xem xét
TIN MỚI NHẤT
Dự đoán về công nghệ vũ trụ năm 2023 của Seraphim Space
Ngày nay, nhóm Seraphim Space - quỹ đầu tư niêm yết đầu tiên trên thế giới tập trung vào SpaceTech đầu tư vào các doanh nghiệp SpaceTech do tư nhân tài trợ ở giai đoạn đầu và giai đoạn tăng trưởng có tiềm năng thống trị toàn cầu và là những công ty dẫn đầu danh mục với lợi thế của người đi đầu trong các lĩnh vực như…
Stay up-to-date with the latest news - click hereTIN MỚI NHẤT
Các quan chức Fed dự đoán lãi suất sẽ cao hơn trong 'một thời gian' sắp tới
Các nhà hoạch định chính sách bày tỏ tầm quan trọng của việc duy trì chính sách hạn chế trong khi lạm phát vẫn ở mức cao không thể chấp nhận được