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Comment extraire des données financières sans Python?

Tuesday, September 07, 2021

Le marché financier est un lieu de risques et d'instabilité. Il est difficile de prévoir l'évolution de la courbe et parfois, pour les investisseurs, une seule décision peut être déterminante. C'est pourquoi les praticiens expérimentés ne perdent jamais de vue les données financières.

Si nous ne disposons pas d'une base de données bien structurée, nous ne pouvons pas suivre l'immense quantité d'informations dont nous disposons. Le scraping de données est une solution pour disposer de données complètes au bout des doigts.

 

Sommaire

Qu'est-ce que nous recherchons quand nous explorons des données financières?

Pourquoi extraire des données financières?

Comment extraire des données financières sans Python?

C'est parti!

 

Qu'est-ce que nous recherchons quand nous explorons des données financières?

Lorsqu'il s'agit de scraper des données financières, les données boursières sont sous les feux de la rampe de l'attention. Mais il y a plus, les prix de négociation et les changements de titres, de fonds communs de placement, de contrats à terme, de crypto-monnaies, etc. Les états financiers, les communiqués de presse et autres nouvelles liées aux affaires sont également des sources de données financières que les gens vont extraire.

 

Pourquoi extraire des données financières?

Les données financières, lorsqu'elles sont extraites et analysées en temps réel, peuvent fournir de riches informations pour les investissements et les transactions. Et des personnes occupant des postes différents extraient des données financières à des fins diverses.

 

  • Prévision des marchés boursiers

Les organisations boursières s'appuient sur les données des portails de commerce en ligne tels que Yahoo Finance pour tenir des registres des prix des actions. Ces données financières aident les entreprises à prévoir les tendances du marché et à acheter/vendre des actions pour réaliser les meilleurs profits. Il en va de même pour les transactions sur les contrats à terme, les devises et autres produits financiers. Avec des données complètes à portée de main, les comparaisons croisées deviennent plus faciles et une vue d'ensemble se dessine.

 

  • Recherche sur les actions

"Ne mettez pas tous les œufs dans un panier." Les gestionnaires de portefeuille font des recherches sur les actions pour prédire la performance de plusieurs titres. Les données sont utilisées pour identifier le schéma de leurs variations et développer ensuite un modèle de trading algorithmique. Avant d'arriver à cette fin, une grande quantité de données financières sera impliquée dans l'analyse quantitative.

 

  • Analyse des sentiments sur le marché financier

L'extraction de données financières n'est pas seulement une question de chiffres. Les choses peuvent évoluer sur le plan qualitatif. Nous pouvons découvrir que le présupposé soulevé par Adam Smith est intenable - les gens ne sont pas toujours économiques, ou disons, rationnels. L'économie comportementale révèle que nos décisions sont susceptibles d'être influencées par toutes sortes de biais cognitifs, voire d'émotions.  

 

En utilisant les données des actualités financières, des blogs, des messages pertinents sur les médias sociaux et des critiques, les organisations financières peuvent effectuer une analyse des sentiments pour saisir l'attitude des gens envers le marché, ce qui peut être un indicateur de la tendance du marché.

 

Comment extraire des données financières sans Python?

Si vous n'êtes pas un programmeur, restez à l'écoute. Laissez-moi vous expliquer comment vous pouvez récupérer des données financières à l'aide d'Octoparse. Yahoo Finance est une source intéressante pour obtenir des données financières complètes et en temps réel. Je vais vous montrer ci-dessous comment récupérer des données sur le site.

 

En outre, il existe de nombreuses sources de données financières contenant des informations actualisées et précieuses que vous pouvez extraire, telles que Google Finance, Bloomberg, CNNMoney, Morningstar, TMXMoney, etc. Tous ces sites sont des codes HTML par nature, ce qui signifie que tous les tableaux, articles de presse et autres textes/URL peuvent être extraits en masse par un outil de scraping web.  

Pour en savoir plus sur ce qu'est le web scraping et à quoi il sert, vous pouvez consulter cet article.

C'est parti!

 

Il y a 3 façons d'obtenir les données :

template  Utiliser un modèle de web scraping 

 crawlerConstruiser votre robot d'exploration du Web

 serviceFaire appel à des services d'extraction de données

 

1. Utiliser un modèle de web scraping pour le site Yahoo Finance

Afin d'aider les débutants à s'initier facilement au web scraping, Octoparse propose une série de modèles de web scraping. Ces modèles sont des crawlers préformatés prêts à l'emploi. Les utilisateurs peuvent choisir l'un d'entre eux pour extraire instantanément des données des pages concernées.

 

Yahoo Template

Le modèle Yahoo Finance proposé par Octoparse est conçu pour récupérer les données sur les crypto-monnaies. Aucune autre configuration n'est requise. Cliquez simplement sur "essayer" et vous obtiendrez les données du tableau en quelques minutes.

2. Construire un crawler à partir de zéro en 2 étapes

En plus des données sur les crypto-monnaies, vous pouvez également construire un crawler à partir de zéro en deux étapes pour extraire les indices mondiaux de Yahoo Finance. Un crawler personnalisé est très flexible en termes d'extraction de données. Cette méthode est également utilisable pour récupérer d'autres pages de Yahoo Finance.

 

Étape 1 : Saisir l'adresse web pour construire un crawler

Le robot chargera le site web dans le navigateur intégré, et un clic sur le panneau des astuces peut déclencher le processus d'autodétection et permettre de remplir les champs de données du tableau.

 

Étape 2 : Exécuter le crawler pour obtenir des données

Lorsque les données souhaitées sont toutes surlignées en rouge, enregistrez les paramètres et exécutez le robot d'exploration. Comme vous pouvez le voir dans la pop-up, toutes les données ont été extraites avec succès. Maintenant, vous pouvez exporter les données dans Excel, JSON, CSV, ou vers votre base de données via les APIs.

 

3. Services d'extraction de données financières

Si vous extrayez de temps en temps des données financières en quantité relativement faible, aidez-vous d'outils pratiques d'extraction sur le Web. Vous trouverez peut-être du plaisir à construire vos propres crawlers. Cependant, si vous avez besoin de données volumineuses pour une analyse approfondie, par exemple des millions d'enregistrements, et que vous avez un haut niveau de précision, il est préférable de confier vos besoins en matière de scraping à un groupe de professionnels fiables.

 

Pourquoi les services de scraping de données méritent ?

  1. Économies de temps et d'énergie

La seule chose que vous devez faire est d'indiquer clairement au fournisseur de services les données que vous souhaitez. Une fois cela fait, l'équipe du service de données s'occupera du reste, sans problème. Vous pouvez vous plonger dans votre activité principale et faire ce que vous savez faire. Laissez des professionnels faire le travail de scraping pour vous.

 

  1. Pas de difficulté d'apprentissage ni de problèmes techniques

Même l'outil de scraping le plus simple demande du temps pour être maîtrisé. L'environnement en constante évolution des différents sites Web peut être difficile à gérer. Et lorsque vous faites du scraping à grande échelle, vous pouvez rencontrer des problèmes tels que l'interdiction d'IP, la faible vitesse, les données en double, etc. Le service d'extraction de données peut vous libérer de ces problèmes.

 

  1. Aucune violation de la loi

Si vous ne prêtez pas suffisamment attention aux conditions d'utilisation des sources de données que vous exploitez, vous risquez de vous attirer des ennuis. Avec le soutien d'un conseiller juridique expérimenté, un fournisseur de services de web scraping professionnel travaille dans le respect des lois et l'ensemble du processus de scraping sera mis en œuvre de manière légitime.

 

 

Lectures conseillées:

Data Mining: 10 compétences indispensables pour l'exploration des données

Scraper les informations sur les cyber-monnaies sur Yahoo Finance

Scraper les informations de liste sur Bing

Vidéo : How to Extract and Monitor Stock Prices from Yahoo! Finance

 

Auteur : Milly

Edité par Sonia

 

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