Извлечение финансовых данных с Investing.com с помощью Python

Investpy — это пакет Python для получения данных с Investing.com.

Библиотека финансовых рынков InvestPy

InvestPy — это библиотека, разработанная порталом investing.com, которая в режиме реального времени извлекает данные примерно о 40 000 акций с различных фондовых бирж и 80 000 инвестиционных фондов, индексов, облигаций, товаров и криптовалют.

Благодаря этой библиотеке Python у нас есть доступ к обширной коллекции основных рынков мира.

investing.com

Монтаж

pip install investpy

Применение

Investpy позволяет пользователю загружать как свежие, так и исторические данные из любого индексированного финансового продукта (акции, фонды, ETF, валютные кроссы, сертификаты, облигации, товары, индексы и криптовалюты). В примере, представленном ниже, извлекаются исторические данные за прошлые годы акции.

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())

выход

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

Поиск данных в реальном времени

Поисковая система Investing.com полностью интегрирована с Investpy, а это значит, что можно легко найти любой доступный финансовый продукт (котировку).

import investpy

search_result = investpy.search_quotes(text='apple', products=['stocks'],
                                       countries=['united states'], n_results=1)
print(search_result)

выход:

{"id_": 6408, "name": "Apple Inc", "symbol": "AAPL", "country": "united states", "tag": "/equities/apple-computer-inc", "pair_type": "stocks", "exchange": "NASDAQ"}

Последние данные

recent_data = search_result.retrieve_recent_data()
print(recent_data.head())

выход:

Open    High     Low   Close     Volume  Change Pct
Date
2021-05-13  124.58  126.15  124.26  124.97  105861000        1.79
2021-05-14  126.25  127.89  125.85  127.45   81918000        1.98
2021-05-17  126.82  126.93  125.17  126.27   74245000       -0.93
2021-05-18  126.56  126.99  124.78  124.85   63343000       -1.12
2021-05-19  123.16  124.92  122.86  124.69   92612000       -0.13

Исторические данные

historical_data=search_result.retrieve_historical_data(from_date='01/01/2019', to_date='01/01/2020')
print(historical_data.head())

выход:

Open   High    Low  Close     Volume  Change Pct
Date
2020-01-02  74.06  75.15  73.80  75.09  135647008        2.28
2020-01-03  74.29  75.14  74.13  74.36  146536000       -0.97
2020-01-06  73.45  74.99  73.19  74.95  118579000        0.80
2020-01-07  74.96  75.22  74.37  74.60  111511000       -0.47
2020-01-08  74.29  76.11  74.29  75.80  132364000        1.61

Получение данных о криптовалютах

Недавно была включена поддержка криптовалют, чтобы пользователь мог получать данные и информацию из любой доступной криптовалюты на Investing.com.

import investpy

data = investpy.get_crypto_historical_data(crypto='bitcoin',
                                           from_date='01/01/2014',
                                           to_date='01/01/2019')

print(data.head())

выход

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