Примечания:

Если вы хотите поддержать меня, подпишитесь на Medium и LinkedIn.

Эта статья НЕ является финансовым советом. Вам следует обратиться к профессионалу, прежде чем принимать какие-либо финансовые решения.

Введение

Технологии меняют сбор финансовых данных, заменяя пыльные гроссбухи блестящими информационными панелями.

Давно прошли времена квадратных терминалов и трудночитаемого текста, как показано на картинке выше.

Владельцы малого бизнеса, обратите внимание: yfinance и Python — отличный дуэт для анализа ваших инвестиций.

Благодаря возможности доступа и визуализации финансовых данных от Yahoo в режиме реального времени у вас будет четкое представление о финансовом состоянии компании, прежде чем принимать инвестиционные решения.

Инвестировать с уверенностью никогда не было так просто, так как у вас под рукой будет куча информации.

Попрощайтесь с догадками и поприветствуйте разумные инвестиции.

Но почему Python и Yahoo?

Во-первых, Python можно использовать бесплатно, что делает его очевидным выбором для владельцев малого бизнеса, стремящихся минимизировать затраты.

Что касается данных, финансовую статистику может быть трудно получить из-за различных препятствий, таких как ограниченный доступ к надежным источникам, сложные и постоянно меняющиеся правила и потребность в специальных знаниях для точной интерпретации и анализа данных.

Yahoo делает за вас большую часть работы с самими акциями, а Python предоставляет вам бесплатный доступ к этой надежной базе данных. Обладая небольшими знаниями в области программирования и финансов, мы можем получить глубокое представление о компании или индексе.

Цель этой статьи — сообщить нынешним или потенциальным владельцам бизнеса, аналитикам и программистам, как использовать yfianance/matplotlib для анализа общедоступных данных.

Кодирование

Для начала нам нужно будет импортировать наши библиотеки и указать, какой запас мы хотим проанализировать. В качестве примера я буду изучать финансовую историю Майкрософт.

import pandas as pd
import yfinance as yf
from datetime import datetime
plt.style.use('seaborn')

Выше мы импортируем библиотеки и стиль графика, который хотим использовать, затем мы сохраняем данные Microsoft в переменной.

msft = yf.Ticker("MSFT")

Оттуда мы хотим получить обзор финансового состояния Microsoft и поместить его в переменную.

stockinfo = msft.info

Вы заметите, что этот вывод беспорядочный, чтобы исправить это, мы используем простой цикл for.

#dictonary loop, prints line by line
for key,value in stockinfo.items():
    print(key, ":", value)

Это даст результат, который легче усваивается.

Если мы хотим вернуть только одно значение из этого списка, мы можем использовать следующую команду. Не стесняйтесь изменять «sharesOutstanding» и имя переменной, чтобы они соответствовали индивидуальному значению, которое вы ищете.

#return one value from info
numshares = msft.info['sharesOutstanding']
print(numshares)

Следующие команды демонстрируют некоторые из самых популярных команд в yfinance для анализа данных.

# get stock info
msft.info
# get historical market data
msft.history(period="max")
# show actions (dividends, splits)
msft.actions
# show dividends
msft.dividends
# show splits
msft.splits
#show current analyst reccomednations
msft.recommendations
#see major holders
msft.major_holders

В этой статье мы хотим точно знать, кто является главным держателем акций Microsoft.

Для начала мы используем следующий код для извлечения данных об этих держателях в переменную.

df = msft.institutional_holders
print(df)

Первая визуализация

Наша первая визуализация не потребует какого-либо управления данными, данные достаточно чисты, чтобы визуализировать их как есть.

Чтобы начать визуализацию, нам нужно импортировать библиотеку, которую мы будем использовать, matplotlib. Мы также хотим создать фигуру и соответствующим образом настроить ее размер.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import figure
figure(figsize=(10,8), dpi=62) #adjust figure size here, fonts will adjust

Оттуда мы захотим включить переменные, которые мы хотим использовать в гистограмме, и соответствующим образом пометить оси.

plt.bar(df['Holder'],df['% Out'])
plt.ylabel('% Holder of Microsoft')
plt.xlabel('Holder')
plt.title('Microsoft Major Holders')
plt.show()

Результат:

Вторая визуализация

Для нашего второго визуального элемента нам нужно будет немного управлять данными. Для этого мы хотим проанализировать историю дивидендов Microsoft по годам.

Во-первых, мы сохраняем дивиденды в переменной, как обычно.

div = msft.dividends

Оттуда мы хотим суммировать дивиденды по годам и сохранить их в новой переменной.

data = div.resample('Y').sum()

Взяв новую переменную, нам нужно сбросить индекс, чтобы мы могли создать новый столбец под названием «Год», что значительно упростит его работу после того, как мы нарисуем его.

data = data.reset_index()
data['Year'] = data['Date'].dt.year

С этого момента мы будем использовать те же методы, что и ранее, для создания графика.

plt.figure()
plt.bar(data['Year'],data['Dividends'])
plt.ylabel('Dividend Yield in $')
plt.xlabel('Year')
plt.title('Microsoft Dividend History')
plt.xlim(2002,2023) #adjust limits
plt.show()

Результат:

Пожалуйста, не принимайте никаких инвестиционных решений без консультации с профессионалом. Я не выступаю за покупку или продажу каких-либо акций. Эта статья существует, чтобы подчеркнуть мои навыки программирования и письма.

Заключение

  • Технологии меняют способ сбора финансовых данных, заменяя ручные методы инновационными визуальными эффектами.
  • Pandas и matplotlib позволяют нам управлять этими данными и визуализировать их.
  • Yfinance и Python — это экономичное решение для владельцев малого бизнеса, желающих проанализировать свои инвестиции.
  • Yfinance предоставляет финансовые данные от Yahoo в режиме реального времени, что позволяет лучше понять финансовое состояние компании.
  • Python, будучи бесплатным для использования, является удобным инструментом для владельцев малого бизнеса, позволяющим минимизировать затраты.

Спасибо за прочтение!

  • Ник

P.S. Чтобы просмотреть сценарий, на котором основан этот пост, нажмите здесь. Узнайте, как взаимодействовать с ценой и еще несколько трюков.