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Analyse des marchés boursiers à l'aide de web scraping en 2022

Wednesday, August 24, 2022

Aujourd'hui, Octoparse va vous montrer comment extraire et surveiller les cours de bourse à partir de Yahoo Finance sans aucun codage.

Allez-y !

 

 

 

Pourquoi utiliser web scraping pour analyser le marché boursier ?

Les sociétés d'investissement de nos jours se précipitent de développer des algorithmes sophistiqués pour les transactions boursières. Qu'il s'agisse de prédiction du cours des actions, d'analyse du sentiment général sur le marché boursier ou de recherches sur certaines actions, ces établissements ont besoin d'un grand volume de données précises. Tandis que les grandes entrepises sont en mesure de distribuer une grande somme d'argent pour engager une troupe de développeurs, les chercheurs indépendants ou les petites équipes qui veulent analyser le marché boursier doivent encore trouver une méthode abordable pour obtenir les données à grande échelle sans effort.
Par conséquent, on en conclut trois raisons pour lesquelles utiliser le web scraping dans l'analyse du marché boursier : 

 

Coût faible

 

Il existe bel et bien plusieurs méthodes de récupérer les données de bourse. Utiliser API officiel, engager une équipe professionnelle, choisir le service de données, appliquer le web scraping. Parmi ces dernières, le web scraping se confirme comme la méthode la plus économique.

 

A lire aussi : Combien coûte le web scraping ? 

 

Facilité (sans codage et accessible à tous)

 

Si ce n'est pas tout, la plupart des gens boursiers ne sont pas professionnels dans l'informatique technique. Utiliser un outil de web scraping est une chose facile et accessible à tout, surtout une majorité de ce genre d'outils offrent une interface typique de pointer-cliquer, permetttant à tout le monde de scraper les données désirées sans grand effort. Ainsi, ils peuvent concentrer toute l'énergie dans leur travail.

 

Besoin d'un grand nombre de données

 

On ose dire que le marché boursier est composé de chiffres. Les cours des actions changent preque chaque seconde dans tous les coins du monde ; les décisions sont basées sur une analyse de données,

  

 

 

Comment profiter du web scraping dans l'analyse du marché boursier ?

Les données sont à la base de toute analyse et une grande valeur est attachée aux données. Je ne suis pas d'expert en investissement financier, et ce blog ne fournit pas de conseils financiers. J'espère qu'il pourra vous donner une idée pour rechercher des entreprises dignes d'être investies. Ici, on n'énumère que quelques idées pour profiter du web scraping. Pour les autres, allez faire votre découverte et créer une valeur propre à vos !

Alimenter l'algorithme

Lorsque vous extrayez constamment le cours d'une action et que vous alimentez continuellement ces données dans vos études ou dans vos modèles de données, vous pouvez entraîner l'algorithme avec les codes d'apprentissage automatique qui vous donnera ensuite des conseils plus précis et rentables sur le marché des investissements.

Prédire le cours des actions

Des organisations boursières veulent extraire les données à partir Yahoo Finance pour tenir des registres. Ces données aident les entreprises à prévoir la tendance du marché et à acheter/vendre des actions pour réaliser les meilleurs profits. Il en va de même pour les transactions à venir, ou les autres produits financiers. Avec les données à la main, la comparaison croisée devient plus facile et une vue d'ensemble se dessine.

 

Quels défis pour extraire les cours de bourse ?

Scraper les données financières apporte un grand aide à l'analyse du marché boursier. Il est utile mais il n'est pas assez facile. Il y a des défis à relever dans l'extraction de cours de bourse.

 

A lire aussi : 9 Défis de Web Scraping que Vous Devriez Connaître

 

Extraire un nombre considérable de données

 

Dans le domaine boursier, les données s'accumulent d'une vitesse incroyable. Et donc, on a à extraire et exporter un océan de données.

 

Régler des données dynamiques

 

L'intérêt de la bourse consiste à saisir les changements des chiffres. Les données en temps réel sont à la base de la surveillance sur le marché d'une part, et d'autre part, elles peuvent être mises dans un programme simple pour avertir les agents boursiers si l'action atteigne un certain prix.

 

 

Le meilleur outil pour scraper les données boursières

Cette méthode ne nécessite pas de codage et vous pouvez extraire des informations précieuses à partir des sites Web boursiers sans avoir de connaissances techniques.
Octoparse, un outil de webs craping, est capable de scraper Yahoo, boursorama, CNN Markets, The Economist, etc. Vous pouvez extraire les données boursières aux formats Excel, CSV ou tout autre format de votre choix. Je vous invite à suivre les étapes suivantes pour apprendre à utiliser cet outil puissant.

 

 

Les étapes de scraper les données de bourse/templete mode

Nous allons extraire le bilan de l'action Bank of America à partir de Yahoo Finance. Avec le bilan à la main et l'historique du prix de l'action, vous pouvez créer une base de données. Et ensuite, vous pouvez construire des algorithmes ou l'apprentissage automatique qui mettent en coorélation les chiffres avec les prix d'une action. Au cas où vous devez surveiller un nombre de plus en plus grand d'actions, vous disposez d'un plus gros tuyau pour entraîner le modèle de votre IA.
Pour comprendre directement le web scraping avec Octopare, je vous invite à téléchager et installer le logiciel et suivre les étapes pour commencer votre voyage de web scraping.

 

Le URL d'exemple
https://finance.yahoo.com/quote/BAC/balance-sheet?p=BAC

 

 

Template Mode

 

Dans la fin d'aider les débutants à s'initier facilement au web scraing, Octoparse propose une série de modèles de web scraping. Ces modèles sont des crawlers pré-construits par l'équipe technique de Octoparse et sont prêts à l'emploi. Les utilisateurs peuvent en choisir un pour extraire instantanément les données avec seulement quelques clics.

 

Mode avancé

 

Étape 1 créer un nouveau projet

Cliquez sur "Custom task" et entrez l'URL  dans la case avant de cliquer sur "Save". Ainsi, le navigateur intégré vous conduit à la bourse de Bank of America.

 

Les données sont présentées sous la forme de tableau et donc, le robot doit gratter les données à partir de table. Pour clarifier ce que je veux dire, nous pouvons ouvrir les outils de développement de Chrome et inspecter la source du site Web. Le tableau entier est construit avec la balise <tr>, et <tr>est composé de plusieurs <td> qui représentent les données d'une ligne. Les données que nous allons extraire sont stockées à l'intérieur de chaque <td>. C'est pourquoi le robot suit la logique du code source et extrait les informations par rangées. 

 

 html structure for table

Étape 2 sélectionner les données que vous voulez récupérer.

Ensuite, nous devons indiquer au robot les données que nous voulons obtenir. Cliquer sur un chiffre quelconque dans le tableau et le robot va découvrir les autres chiffres de la même colonne. Comme ce que j'ai mentionné plus tôt, nous devons suivre la logique du code source et laisser Octoparse extraire les données par lignes. Donc, cliquer sur "TR" en bas du panneau de Tips. Maintenant, Octoparse trouve la première ligne. Choisir "Select All Sub-element", puis "Select All" pour continuer.

 

 octoparse selecting web data

 

A lire aussi : 3 manières pour gratter les données d'une table

 

 

Étape 3 confirmer votre sélection

Maintenant, tous les éléments ont été sélectionnés avec succès. Cliquer sur "Extract data" pour que Octoparse crée le workflow.

 

 

Étape 4 exécuter la tâche de scraper les données boursières

Jusque maintenat, nous avons déjà réussi à configurer le crawler. Cliquer sur "Run" et puis "Run on the device" pour lancer la tâche de web scraping.
Contrairement à l'extraction sur Cloud qui peuvent accomplir plusieurs tâches parallèles réparties sur différents serveurs, l'extraction locale ne sollicite que les ressources locales et donc, la vitesse de scraping est affecté par Internet et le matériel d'ordinateur. L'ordinateur est susceptible d'être surchargé si vous exécutez simultanément plusieurs tâches. Par conséquent, l'extraction sur Cloud est un choix optimal pour l'extraction de données à grande échelle.

 

Étape 5 exporter les données pour les mettre dans l'analyse du marché
Vous pouvez extraire les données dans Excel, CSV, Googlesheet, etc.

 

 

Lorsqu'il s'agit d'une opportunité d'investissement, il est fondamental d'analyser les performances d'une entreprise en examinant son bilan. En effet, le bilan est l'état financier de l'actif, des dettes et du rendement d'une entreprise. Si l'actif circulant est supérieur au passif, cela signifie que l'entreprise peut couvrir ses dettes à court terme et qu'elle est susceptible d'occuper une position favorable. Lorsqu'une entreprise se développe à un rythme régulier au fil des ans, il est plus probable que votre investissement soit entre de bonnes mains. Cependant, le bilan d'une banque est beaucoup plus compliqué que celui d'une entreprise. Les investissements bancaires ont tendance à être plus risqués mais aussi plus lucratifs. Il est raisonnable de garder un œil sur les performances financières de la banque pour prendre une décision globale.

 

 

 

 

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