Yahoo-finance 1.4.0 Obter dados de ações Exemplo: Yahoo Inc. (YHOO) Atualizar dados do mercado Saída mais legível :) getprice () getchange () getpercentchange () getvolume () getprevclose () getopen () getavgdailyvolume () getstockexchange () Getmarketout () getbookcorp () getdividendshield () getdividendshare () getdividendshare () getdividendshield () getdividendshield () getdividendshield () getdividendshield () getdividendshield () getdayshare () getdayshigh () getdayshake () getlydaybath () getpricedearningsgrowthratio () getpriceales () getpriceearningsgrowthratio () getpriceales ) gettradedatetime () gethistorical (startdate, enddate) getinfo () getname () atualizar () getpercentchangefromyearhigh () getpercentchangefromyearlow () getchangefromyearlow () getchangefromyearhigh () getpercentchangefrom200daymovingaverage () getchangefrom200daymovingaverage () getpercentchangefrom50daymovingaverage () getchangefrom50daymovingaverage () getEPSestimatenextquarter () getEPSestimatenextyear () getexdividenddate () GetEPSestimatecurrentyear () getpriceEPSestimatenextyear () GetpriceEPSestimatecurrentyear () getoneyrtargetprice () getchangepercentchange () getdividendpaydate () getcurrency () getlasttradewithtime () getdaysrange () getyearrange () Obter dados de moeda Exemplo: EURPLN (EURPLNX) Atualizar dados do marketWhen você vai trabalhar com tais séries de tempo em Python, pandas is indispensável. E heres a boa notícia: ele vem com um downloader histórico de dados para o Yahoo: pandas. io. data. DataReader. Atualização para pandas 0.19: o módulo pandas. io. data foi removido do pandasgt0.19 em diante. Em vez disso, você deve usar o pacote separado de pandas-datareader. Instale com: E então você pode fazer isso em Python: respondeu 20 de setembro 12 às 10:05 você pode fechar o paren na linha goog. Eu não tive repetições suficientes para fazê-lo. Felicidades. Ndash Milktrader 2 de janeiro 13 às 22:30 Quando eu tento, as importações funcionam bem, mas quando eu chamo a linha 39goog39, recebo um erro: quotIOError: após 3 tentativas, o Yahoo não retornou um 200 para url 39ichart. finance. yahoohellip Como Poderia ser corrigido ndash Cleb 25 de agosto 15 às 15: 01 No caso de você querer tirar dados do Yahoo. Aqui está uma função simples. Isso não corrige os dados de uma página normal. Eu pensei que tinha um link para a página descrevendo isso nos comentários, mas não vejo isso agora - há uma string mágica anexada ao URL para solicitar campos específicos. Aqui, encontrei o link que descreve a corda mágica: cliffngan. neta13 respondeu 23 de fevereiro 11 às 16:11 Há também um coletor de dados do Yahoo incorporado à biblioteca Python Pandas (link) (e os dados do Federal Reserve e FamaFrench também foram bibliografados) . As especificações atuais podem se tornar obsoletas em favor de um sistema de consulta de dados mais robusto, mas acho que o Pandas é o caminho a seguir para essas coisas. Ndash na 27 de julho 12 às 17:24 Sugiro usar o HTMLParser para obter o valor das meta tags google lugares em seu html Com um código como este: respondido 9 de abril às 17:40 Além disso, você deve procurar uma certa web Serviço que fornece os dados no formato JSON. Caso contrário, você deve implementar a análise, etc., por sua conta. Já é provável que a tela do yahoo para obter os estoques seja o caminho certo para o sucesso. Respondeu 22 de fevereiro às 17:43 Você pode começar por olhar as APIs do Google Finance. Embora eu não vejo uma API ou wrapper Python. Parece que as únicas opções para acessar diretamente os dados são Java e JavaScript. Você também pode usar o CURL se estiver familiarizado com ele e estiver disponível no seu sistema. Respondeu 22 de fevereiro às 17:45 Outro bom lugar para começar é o Google Finances próprio API: code. googleapisfinance Você pode olhar para seus gadgets financeiros para algum código de exemplo. Respondido 22 de fevereiro às 17:46 Sua resposta 2017 Stack Exchange, Inc
Análise da Estratégia de Cobertura Ótima para o potencial de reduzir os custos de cobertura O Modelo de Estratégia de Cobertura Ótima é uma ferramenta simples, que calcula automaticamente a porcentagem ideal de exposição ao hedge e as economias econômicas líquidas resultantes. O modelo utiliza um fator de aversão ao risco para determinar a porcentagem de exposição a não hedge, potencialmente economizando consideráveis custos de hedge. A aversão ao risco Sigma representa o nível de risco que a empresa está disposta a realizar, o que se traduz na máxima probabilidade admissível de a entidade não conseguir cumprir as obrigações financeiras em 10 anos. A maior proporção de lucros expostos aos ganhos totais com menor diversificação interna representa um maior potencial de hedge de ganho. Quanto mais volátil for o preço de risco de cobertura, mais hedge é útil. Em contraste, com ganhos mais voláteis que não podem ser cobertos, a cobertura é menos útil à medida que mais volatilidade de lucr...
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