Cara Mendapatkan Data Harga Saham Menggunakan Python

Apakah Anda ingin mengambil data pasar saham menggunakan Python? Anda berada di tempat yang tepat. Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari cara mendapatkan data pasar saham menggunakan Python. Anda selanjutnya dapat menggunakan data untuk menganalisis, memvisualisasikan, dan mendapatkan wawasan darinya.


Anda akan menggunakan keuangan Pustaka Python untuk mendapatkan data harga pasar saham saat ini dan historis dari Yahoo Finance.


Memasang Pustaka yang Diperlukan

Yahoo Finance adalah salah satu platform yang banyak digunakan yang menyediakan data pasar saham. Anda dapat dengan mudah mengunduh kumpulan data dari situs web mereka, tetapi jika Anda ingin mengaksesnya langsung dari program Python, Anda dapat menggunakan perpustakaan yfinance. Untuk menginstal yfinance menggunakan pip, Anda perlu menjalankan perintah berikut pada prompt perintah:

pip install yfinance

Pustaka Python yfinance gratis untuk digunakan dan tidak memerlukan kunci API.

Kode yang digunakan dalam proyek ini tersedia di repositori GitHub dan gratis untuk Anda gunakan di bawah lisensi MIT.

Dapatkan Data Harga Saham Saat Ini

Anda harus memiliki ticker saham yang ingin Anda ekstrak datanya. Dalam contoh berikut, kita akan menemukan harga pasar dan harga penutupan sebelumnya untuk GOOGL.

import yfinance as yf
ticker = yf.Ticker('GOOGL').info
market_price = ticker['regularMarketPrice']
previous_close_price = ticker['regularMarketPreviousClose']
print('Ticker: GOOGL')
print('Market Price:', market_price)
print('Previous Close Price:', previous_close_price)

Ini menghasilkan output berikut:

Contoh ini menggunakan HargaPasar reguler dan pasar regulerSebelumnyaTutup properti untuk mendapatkan data yang dibutuhkan. Perpustakaan yfinance menyediakan banyak properti lain yang dapat Anda jelajahi. Ini termasuk zip, sektor, fullTimeEmployees, longBusinessSummary, kota, telepon, negara bagian, dan negara. Anda bisa mendapatkan daftar lengkap properti yang tersedia menggunakan kode ini:

See also  Apa Itu JUnit 5 dan Untuk Apa Anda Bisa Menggunakannya?

import yfinance as yf
ticker = yf.Ticker('GOOGL').info
print(ticker.keys())

Dapatkan Data Harga Saham Historis

Anda bisa mendapatkan semua data harga historis dengan memberikan tanggal mulai, tanggal akhir, dan ticker.


import yfinance as yf


start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'


ticker = 'GOOGL'


data = yf.download(ticker, start_date, end_date)


print(data.tail())

Ini menghasilkan output berikut:

Kode di atas akan mengambil data harga saham dari 01-01-2020 hingga 01-01-2020.

Jika Anda ingin menarik data beberapa ticker sekaligus, Anda dapat melakukannya dengan menyediakan ticker dalam bentuk string yang dipisahkan spasi.

import yfinance as yf
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'


ticker = 'GOOGL MSFT TSLA'
data = yf.download(ticker, start_date, end_date)
print(data.tail())

Mengubah Data untuk Analisis

Dalam kumpulan data di atas, Tanggal adalah indeks dari kumpulan data dan bukan kolom. Untuk melakukan analisis data apa pun pada data ini, Anda perlu mengubah indeks ini menjadi kolom. Di bawah ini adalah bagaimana Anda dapat melakukannya:

import yfinance as yf
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
ticker = 'GOOGL'
data = yf.download(ticker, start_date, end_date)
data["Date"] = data.index

data = data[["Date", "Open", "High",
"Low", "Close", "Adj Close", "Volume"]]

data.reset_index(drop=True, inplace=True)
print(data.head())

Ini menghasilkan output berikut:

Data yang diubah ini sama dengan data yang akan Anda unduh dari Yahoo Finance.

Menyimpan Data yang Diterima dalam File CSV

Anda dapat mengekspor objek DataFrame ke file CSV menggunakan ke_csv() metode. Karena data di atas sudah dalam bentuk pandas DataFrame, Anda dapat mengekspor data ke dalam file CSV menggunakan kode berikut:

import yfinance as yf
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
ticker = 'GOOGL'
data = yf.download(ticker, start_date, end_date)
print(data.tail())
data.to_csv("GOOGL.csv")

Pandas adalah pustaka Python analisis data yang banyak digunakan. Jika Anda tidak terlalu nyaman dengan perpustakaan ini, Anda harus memulai dengan operasi dasar menggunakan Pandas.

See also  Cara Menginstal Paket build-essential di Ubuntu

Visualisasikan Datanya

Pustaka Python yfinance adalah salah satu pustaka yang paling nyaman untuk menyiapkan, mengambil data, dan melakukan tugas analisis data. Anda dapat menggunakan data ini untuk memvisualisasikan hasil dan menangkap wawasan menggunakan pustaka seperti Matplotlib, Seaborn, atau Bokeh.

Anda bahkan dapat menampilkan visualisasi ini langsung di halaman web menggunakan PyScript.