Hisse senetleri için geçmiş piyasa değeri ve günlük ciro verilerini nereden indirebilirim?

11

Geçmiş stok verilerini sağlayan birçok kaynak vardır, ancak sadece OHLC alanlarını hacim ile birlikte sağlarlar ve yakın ayarlanmışlardır. Ayrıca bulduğum birkaç kaynak piyasa değeri veri setleri sağlıyor ancak ABD hisse senetleriyle sınırlı. Yahoo Finance, bu verileri çevrimiçi olarak sağlar, ancak indirme (veya farkında olmadığım) seçeneği yoktur.

Bu adları, kısaltma adlarını kullanarak ülkelerdeki çeşitli borsalara ait hisse senetleri için nereden indirebilirim?
Yahoo Finance veya Google Finance ile indirmenin bir yolu var mı?

Son on yıl için verilere ihtiyacım var ve bu nedenle bunu yapacak bazı komut dosyası veya API gerekiyor.

dataset

— tejaskhot
kaynak

6

Quant SE, finansal veri alma ile ilgili sorular için daha iyi bir yerdir:

— IharS
kaynak

3

Veri toplama ile ilgili olarak, Quandl'e göz atabilirsiniz ( ilgileniyorsanız , DataCamp'te R ile kullanma konusunda bir eğitim vardır ).

Buna ek olarak, Aswath Damodaran'ın sitesinde çok sayıda yararlı veri kümesi bulunmaktadır. Bu sık sık güncellenmemelerine rağmen, özellikle kendi çıktılarınızı karşılaştırmak için bir kriter olarak yararlı olabilirler (komut dosyalarından gerekli metrikleri hesaplamak için kaçınılmaz olarak yazmanız gerekecektir).

Ve yine, Quant SE muhtemelen bakmak için daha iyi bir yer ...

— Steve S
kaynak

1

Bu sitede, son 10 yıldır S&P 100 ve NASDAQ-100 şirketleri için geçmiş piyasa değerleri ve kurumsal değerler listelenmektedir. Veri kümelerini Excel'e aktarabilirsiniz.

http://marketcapitalizations.com/historical-data/historical-data-categories/valuations/

Veri için daha uzun süre iletişim kurmayı da deneyebilirsiniz.

— Marcus Torrez
kaynak

Bu site BTW ile bağlantılı mısınız?

— Sean Owen

1

Bunu bu şekilde yapardım.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

base_url = 'https://finviz.com/screener.ashx?v=152&s=ta_topgainers&o=price&c=1,2,6,7,25,65,67'
html = requests.get(base_url)
soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser")
main_div = soup.find('div', attrs = {'id':'screener-content'})

light_rows = main_div.find_all('tr', class_="table-light-row-cp")
dark_rows = main_div.find_all('tr', class_="table-dark-row-cp")

data = []
for rows_set in (light_rows, dark_rows):
    for row in rows_set:
        row_data = []
        for cell in row.find_all('td'):
            val = cell.a.get_text()
            row_data.append(val)
        data.append(row_data)

#   sort rows to maintain original order
data.sort(key=lambda x: int(x[0]))

import pandas
pandas.DataFrame(data).to_csv("AAA.csv", header=False)

— KÜL
kaynak