Готовы ли вы погрузиться в мир анализа исторических данных с помощью yfinance? Пристегнитесь, потому что мы собираемся отправиться в увлекательное путешествие, в котором мы будем изучать различные методы использования yfinance и извлекать ценную информацию из исторических данных фондового рынка.

Для тех, кто не знаком с этим термином, yfinance — это популярная библиотека Python, которая обеспечивает легкий доступ к финансовым данным из Yahoo Finance. Он позволяет вам получать исторические цены на акции, финансовые отчеты и многое другое. Итак, засучим рукава и начнем!

Метод 1: получение исторических данных об акциях
Для начала давайте получим исторические данные об акциях с помощью yfinance. Вот простой фрагмент кода, позволяющий получить исторические цены на конкретную акцию:

import yfinance as yf
# Define the stock ticker symbol
ticker = "AAPL"
# Retrieve historical data
data = yf.download(ticker, start="2022-01-01", end="2022-12-31")

Метод 2: построение графика исторических цен на акции
Визуализация данных — мощный способ получить ценную информацию. С помощью yfinance и популярных библиотек визуализации данных, таких как Matplotlib и Seaborn, вы можете создавать потрясающие визуализации исторических цен на акции. Вот пример фрагмента кода для построения цен закрытия акции:

import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the stock ticker symbol
ticker = "AAPL"
# Retrieve historical data
data = yf.download(ticker, start="2022-01-01", end="2022-12-31")
# Plotting the closing prices
plt.plot(data['Close'])
plt.title("Historical Closing Prices of AAPL")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Price (USD)")
plt.show()

Метод 3: расчет доходности и скользящих средних
Анализ доходности и скользящих средних является обычной практикой в ​​финансовом анализе. С помощью yfinance вы можете легко рассчитать ежедневную доходность и скользящие средние. Вот пример фрагмента кода для расчета 20-дневной скользящей средней для акции:

import yfinance as yf
# Define the stock ticker symbol
ticker = "AAPL"
# Retrieve historical data
data = yf.download(ticker, start="2022-01-01", end="2022-12-31")

# Calculate 20-day moving average
data['MA_20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()

Метод 4: анализ исторического объема акций
Объем является важным показателем в анализе фондового рынка. С помощью yfinance вы можете легко получать и анализировать исторические данные об объеме запасов. Вот пример фрагмента кода для расчета среднего объема торгов по акции:

import yfinance as yf
# Define the stock ticker symbol
ticker = "AAPL"
# Retrieve historical data
data = yf.download(ticker, start="2022-01-01", end="2022-12-31")

# Calculate average trading volume
avg_volume = data['Volume'].mean()

Метод 5: Извлечение финансовой отчетности
Помимо исторических цен, yfinance позволяет извлекать финансовую отчетность компаний. Вы можете получить отчеты о прибылях и убытках, балансовые отчеты и отчеты о движении денежных средств для анализа. Вот пример фрагмента кода для получения отчета о прибылях и убытках компании:

import yfinance as yf
# Define the stock ticker symbol
ticker = "AAPL"
# Retrieve income statement
income_statement = yf.Ticker(ticker).financials

Как видите, yfinance предлагает множество функций для изучения исторических данных и получения ценной информации. Итак, приступайте к экспериментам с этими методами, чтобы глубже понять фондовый рынок!