Вступление

Независимо от области, специалисты по данным (DS) любят данные (не так ли?). DS также любит подключать разные конечные точки данных и проверять, имеет ли это смысл. В этой статье я соединю другие точки данных по акциям, проведу подробный анализ и создам диаграммы, чтобы лучше понять.

Примечание. Goto для нетехнических пользователей: просто перейдите в раздел сводки

Зачем еще один анализ?

Зачем нам это нужно? Данных об акциях очень много. Каждый источник данных охватывает разные углы приклада. Каждый день, час, минуту на фондовом рынке происходит большая активность.

Что, если мы сгруппируем все данные и будем использовать их для анализа? Какие идеи он даст, мы и расскажем в этой статье.

Данные об источниках

Чтобы получить все эти данные, нам нужно подключить отдельные API всех сервисов. Некоторым источникам данных может потребоваться ключ с учетной записью. Некоторые требуют, чтобы вы создали приложение и установили соединение OAuth. Данные о поставщиках - это отдельная статья. Об этом я расскажу в другой статье.

Загрузка и очистка данных

Нам нужно загрузить все данные, загрузить их во фреймы данных и очистить данные. После очистки данных мы можем выполнять различные анализы.

В качестве первого шага нам нужно загрузить данные во фреймы данных. Мы можем анализировать отдельные файлы CSV и писать код. Ниже представлен еще один способ загрузки данных.

Мы можем перебрать все файлы и выполнить код для создания фреймов данных.

Теперь у нас должны быть все данные CSV, загруженные во фреймы данных. Теперь нам нужно проанализировать и очистить данные. Приведенная ниже функция очистит имя столбца данных и поместит столбцы впереди.

Анализ

Положительные акции

Теперь у нас есть много данных для анализа. В качестве первого шага давайте найдем общие акции в различных фреймах положительных данных. Вы можете подумать, что есть положительного? Положительные комментарии, настроения, инсайдерские покупки и т. Д.

Теперь у нас есть все положительные кадры данных по акциям. Мы объединим все эти фреймы данных и посмотрим, имеет ли это смысл.

К сожалению, нет ни одной акции, которая была бы общей для всех областей. Теперь давайте попробуем по-другому, объединив разные фреймы данных с помощью itertools.

Если мы объединим активные акции Yahoo Finance и настроения биржевых экспертов, мы получим список акций, которые могут появиться в этот или предыдущий день. Оказалось, что большинство акций выросло. Вы можете проверить статистику акций по датам публикации этой статьи.

Отрицательные акции

Если мы проделаем тот же процесс для отрицательных акций, мы получим список обыкновенных акций. Ниже приведен снимок экрана с результатами.

Люди плохо читают табличные данные. Мы? Мы легко можем потреблять визуализации. Итак, теперь давайте построим несколько диаграмм. В этой статье я собираюсь использовать Альтаир для визуализаций.

pip install altair

Настроения

Если мы построим только сантименты StockTwits, мы получим диаграмму, подобную приведенной ниже. Мы можем видеть, что AMD явно является одной из акций, которые находятся в списке наблюдения StockTwits.

Акции Yahoo Finance

Мы объединим активные большие и маленькие капиталы для Yahoo Finance и создадим комбинированную диаграмму.

Фонды Ковчега

Я большой поклонник средств ковчега. Почему бы и их не зарисовать?

Сводка диаграмм

Точно так же мы можем построить все остальные графики по отдельности. Наконец, мы можем объединить все графики и получить панель со всеми графиками.

Некоторые графики не отображаются, например, акции IPO, обыкновенные положительные и отрицательные акции. Их тоже можно включить.

Резюме

Это был интересный анализ - объединить разные источники данных по акциям и слить их и найти золотые за день. Мы также можем добавить к нему больше источников данных и получить больше информации о запасах. Добавить

Чтобы получать ежедневное электронное письмо о проверке запасов здесь: shyambv.gumroad.com/l/portfoliobytes

Получить код

Подпишитесь на мою информационную рассылку, чтобы получать полный рабочий код моих статей и других обновлений.