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개요

 
주식 시장 분석 및 좋은 투자 (장기 성장을 위해) 재무 데이터를 면밀히 검토. 여러 측정 항목 및 비율 이러한 분석에 자주 사용됩니다. 주식의 고유 품질 평가. 금융 및 투자 전문가와의 대화에서 그들 중 일부에 대해 들어 보셨을 것입니다.

예를 들어, 가격 대비 수익률 or PE 비율. 연간 수입 / 주에 대한 주가의 비율입니다.

아니면 그 주당 장부 가액. 회사의 보통주 비율을 주식 수로 나눈 비율을 사용합니다. 주식이 저평가되면 시장의 현재 주가와 비교하여 주당 장부가가 높아집니다.

 
Price-to-Earnings Ratio 및 PEG로 주식의 미래 평가
수익률 (P / E)은 투자자와 분석가가 주식을 결정하는 데 가장 널리 사용되는 지표 중 하나입니다.
 

이러한 데이터는 종종 Yahoo Finance와 같은 웹 사이트에서 제공됩니다. 그러나 유료 등록 서비스를 사용하지 않으면 프로그래밍 방식으로 데이터를 다운로드하거나 긁을 수 없습니다.

 
야후 금융 – 주식 시장 라이브, 시세, 비즈니스 및 금융 뉴스
Yahoo Finance에서는 무료 주가, 최신 뉴스, 포트폴리오 관리 리소스, 국제 시장 등을 얻을 수 있습니다.
 

그러나 간단한 API 호출을 통해 이러한 데이터를 제공하는 많은 마이크로 서비스가 존재합니다. 이를 활용하기 위해이 기사에서 a와 인터페이스하기위한 간단한 Python 클래스 스크립트를 작성하는 방법 재무 데이터 마이크로 서비스.

이미지 출처 : 작성자의 화면 캡처 (웹 사이트)

이 Python 클래스를 사용하면 일련의 간단한 메소드를 호출하여 거의 모든 중요한 재무 지표 및 비율로 데이터를 가져 와서 Pandas DataFrame을 작성할 수 있습니다.

또한 데이터를 그래픽으로 분석하기위한 간단한 차트 방법 (막 대형 차트 및 산점도)을 제공합니다.

웹 사이트에서 자체 비밀 API 키 (무료)를 얻어 클래스 객체를 인스턴스화 한 후 등록해야합니다.

그 말로 파이썬 패키지 / 클래스와 함께 제공되는 다양한 방법을 살펴 보겠습니다.

파이썬 클래스와 다양한 내장 메소드

 
핵심 Python 클래스를 사용할 수 있습니다 여기 내 Github 저장소에. 레포를 별표로 표시하고 포크하여 개선하십시오. 리포지토리를 복제하고 자신의 전자 필기장에서 스크립트를 사용하기 시작할 수 있습니다.

> mkdir My_project
> cd My_Project
> git clone https://github.com/tirthajyoti/Finance-with-Python.git
> cd financeAPI  

코드를 깨끗하게 유지하기 위해이 기사에서는 테스트 Jupyter 노트북에서 클래스 사용을 보여줍니다.

우리는 일반 라이브러리와 클래스 객체를 가져 오는 것으로 시작합니다.

파일에서 비밀 API 키를 읽고 등록하십시오

 
라는 파일이 있어야합니다. Secret_Key.txt 코드 파일과 동일한 디렉토리에 있습니다. 그것 없이는 진행할 수 없습니다.

여기에 등록 : https://financialmodelingprep.com/login

클래스 인스턴스 만들기

설명이 있습니다

키를 등록하지 않으면 데이터에 액세스 할 수 없습니다

 
이제 데이터를 가져 오기 시작합니다. 회사 Apple에 대한 데이터 사전 (티커 기호 'AAPL')을 작성하려고한다고 가정하십시오. 시도해 볼 수는 있지만 아직 비밀 키를 클래스 객체에 등록하지 않았기 때문에 성공하지 못합니다.

비밀 키를 등록합니다

이제 데이터 사전을 만들어 보자

 
이 클래스의 모든 방법에 대해 회사의 시세 기호 (미국 금융 시장)를 전달해야합니다. Apple Inc의 경우 'AAPL'입니다.

이 사전을 살펴보면 API 엔드 포인트에서 많은 양의 데이터를 가져 왔음을 알 수 있습니다. 아래 부분 스크린 샷이 제공됩니다.

여러 회사의 데이터로 DataFrame 구축

 
Python 사전을 사용하는 것은 좋지만 대규모 데이터 분석을 위해서는 Pandas DataFrame을 구축해야합니다. 이를 위해 내장 된 방법을 제공합니다. 데이터 프레임 작성은 티커 심볼 목록을 전달하는 것만 큼 쉬우 며 코드는 모든 데이터 스크래핑 및 구조 작업을 수행합니다.

다음 회사의 모든 재무 데이터를 다운로드하려고한다고 가정 해 보겠습니다.

• 트위터
• 페이스북
• Microsoft
• 엔비디아
• Apple
• 세일즈 포스

멋진 형식의 DataFrame을 사용할 준비가되었습니다!

어쨌든 어떤 종류의 데이터가 있습니까?

 
API 서비스에서 가져온 데이터 종류를 쉽게 검사 할 수 있습니다. 인수 'profile', 'metrics'또는 'ration'을 전달하고 해당 데이터 항목의 목록을 다시 가져옵니다.

플로팅으로-시각적 분석

 
패키지에는 데이터를 사용한 간단한 시각적 분석을위한 코드가 포함되었습니다.

간단한 막대 차트에서 다양한 지표와 재무 비율을 조사하는 것이 도움이되는 경우가 많습니다. 그렇게하려면 플롯하려는 변수의 이름을 전달하십시오. 색상 및 투명도 (알파)와 같은 일반적인 Matplotlib 키워드 인수를 포함 할 수도 있습니다.

간단한 산점도를 그려서 재무 지표 간 상호 관계를 시각적으로 분석 할 수도 있습니다.

산점도에서 마커의 크기를 조정하는 데 사용할 세 번째 변수를 전달할 수도 있습니다. 이는 간접적 인 방식으로 2 차원 플롯에서 둘 이상의 변수를 시각화하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 아래 코드에서 주가 매개 변수를 세 번째 변수로 전달합니다.

기본 DataFrame을 사용한 사용자 정의 분석

 
종종 투자자는 사용 가능한 데이터를 사용하여 자체 필터와 투자 논리를 만들고 싶을 수도 있습니다.

예를 들어, 시가 총액이 200 억 달러를 초과하는 회사 만 고려한 다음 메트릭을 살펴볼 수 있습니다. EBIDTA를 통한 엔터프라이즈 가치 막대 차트에서.

기본 DataFrame에 액세스하고 사용자 지정 DataFrame을 만든 다음이 사용자 지정 DataFrame을 새 financeAPI() 기성품 차트 작성 방법을 활용할 수 있습니다.

이런 식으로 API에서 데이터를 다시 요청할 필요가 없습니다. 무료 API 키로 읽은 데이터 수의 제한 때문에 가능한 한 데이터를 읽지 않아야합니다.

그런 다음이 사용자 정의 DataFrame (사용자 정의 클래스 객체에 포함)을 기반으로 막대 차트를 플로팅합니다.

요약

 
마이크로 서비스에서 광범위한 재무 지표와 비율을 가져 오는 데 사용할 수있는 간단한 Python 클래스 / 패키지의 구현 및 사용법을 보여줍니다.

이에 대한 무료 API 키를 얻으려면 서비스에 등록해야합니다. 물론 사용은 무료 계정에 대해 읽은 데이터 수의 측면에서 제한됩니다. 이 웹 사이트에는 무제한 사용에 대한 유료 요금제.

이 작업은 정적 재무 데이터, 동적 시계열 주식 시장 가격 데이터가 아닌 연간 재무 제표에서 확인할 수 있습니다. 성장 지향적 투자를위한 회사의 장기 재무 건전성을 측정하는 데 사용해야합니다.

데이터 과학자로서 마이크로 서비스 API에서 데이터를 가져 와서 분석하기 위해 사용자 정의 클래스 / 패키지를 작성해야 할 수도 있으며,이 기사 (및 관련 코드베이스)가 해당 지식에 대한 간단하면서도 효과적인 소개를 제공 할 수 있기를 바랍니다.

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또한 저자를 확인할 수 있습니다 GitHub의 저장소 기계 학습 및 데이터 과학의 코드, 아이디어 및 리소스 나와 같은 AI / 머신 러닝 / 데이터 과학에 대한 열정이 있다면 언제든지 링크드 인에 나를 추가하십시오 or 트위터에서 나를 따라와.

 
실물. 허가를 받아 다시 게시했습니다.

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