Python yfinace library

출처 : http://chatgptai.mobi/

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Python의 라이브러리 yfinance는 Yahoo!에서 과거 시장 데이터를 검색하는 데 사용되는 인기 있는 오픈 소스 라이브러리입니다. 재원. 분석 및 연구 목적으로 재무 데이터에 액세스하고 다운로드하는 간단하고 편리한 방법을 제공합니다.

을(를) 사용하면 yfinance주식, ETF, 뮤추얼 펀드, 통화 및 암호 화폐를 포함한 다양한 금융 상품에 대한 데이터를 쉽게 검색할 수 있습니다. 특정 시간 범위의 과거 데이터 또는 현재 거래일의 실시간 데이터를 얻을 수 있습니다.

yfinance또한 주식 시세 기호 조회, 데이터 집계 및 데이터 필터링과 같은 유용한 기능을 제공합니다. 또한 배당 및 주식 분할과 같은 고급 기능을 지원합니다.

전반적으로 yfinance금융 데이터 분석 및 연구를 위한 강력한 라이브러리이며 양적 분석가, 거래자 및 연구원이 널리 사용합니다.

yfinance 라이브러리를 사용하여 Apple 주가 정보를 얻는 방법은 무엇입니까?

Python의 라이브러리 를 사용하여 Apple의 주가 정보를 얻으려면 yfinance다음 단계를 따르십시오.

• 라이브러리 가져오기 yfinance:

import yfinance as yf

• Tickerfrom 함수를 사용하여 yfinance시세 기호가 있는 Apple의 시세 개체를 만듭니다 AAPL.

apple = yf.Ticker("AAPL")

• historyticker 개체 의 메서드를 사용하여 appleApple 주식의 과거 가격 정보를 가져옵니다. 예를 들어 지난 해의 일일 과거 가격을 얻으려면 다음을 사용할 수 있습니다.

apple_history = apple.history(period="1y")

이렇게 하면 Apple 주식의 과거 가격이 포함된 pandas DataFrame이 제공됩니다. 인수 period는 데이터를 검색하려는 기간을 지정합니다.

• 그런 다음 DataFrame에서 다양한 가격 정보에 액세스할 수 있습니다 apple_history. 예를 들어 Apple 주식의 종가를 얻으려면 다음을 사용할 수 있습니다.

apple_closing_prices = apple_history["Close"]

이렇게 하면 Apple 주식의 종가가 포함된 pandas Series가 제공됩니다.

라이브러리 를 사용하여 배당금, 주식 분할 및 재무제표와 같은 다른 유형의 정보를 검색할 수도 있습니다 yfinance. 라이브러리는 문서에서 탐색할 수 있는 다른 많은 유용한 방법과 기능을 제공합니다.

yfinance 라이브러리를 사용하여 알파벳 회사 정보 또는 뉴스 데이터를 가져오는 방법은 무엇입니까?

yfinancePython의 라이브러리를 사용하여 Alphabet 회사 정보 또는 뉴스 데이터를 가져오려면 이 Ticker함수를 사용하여 시세 기호가 있는 Alphabet의 시세 개체를 만든 GOOGL다음 다양한 방법을 사용하여 다양한 유형의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

다음은 몇 가지 예입니다.

• 기본 회사 정보를 얻으려면 개체 info의 메서드를 사용할 수 있습니다 Ticker.

import yfinance as yf

googl = yf.Ticker("GOOGL")
company_info = googl.info

이렇게 하면 이름, 산업, 부문, 웹사이트 등과 같은 알파벳에 대한 다양한 정보가 포함된 사전이 제공됩니다.

• 알파벳과 관련된 뉴스 기사를 얻으려면 객체 news의 메서드를 사용할 수 있습니다 Ticker.

news = googl.news

이렇게 하면 기사 제목, 요약, 발행일 등 알파벳과 관련된 뉴스 기사가 포함된 pandas DataFrame이 제공됩니다.

• 애널리스트로부터 알파벳 주식에 대한 추천을 받으려면 개체 recommendations의 메서드를 사용할 수 있습니다 Ticker.

recommendations = googl.recommendations

이렇게 하면 날짜, 애널리스트 회사, 등급 등을 포함하여 Alphabet 주식에 대한 다양한 애널리스트의 권장 사항이 포함된 pandas DataFrame이 제공됩니다.

• 손익계산서, 대차대조표, 현금흐름표와 같은 알파벳의 재무제표를 얻으려면 객체 financials의 메서드를 사용할 수 있습니다 Ticker.

income_statement = googl.financials
balance_sheet = googl.balance_sheet
cash_flow_statement = googl.cashflow

이는 알파벳의 재무제표가 포함된 pandas DataFrames를 제공합니다.

yfinance주식 및 기타 금융 상품과 관련된 다양한 유형의 데이터에 액세스하기 위해 라이브러리 에서 사용할 수 있는 다른 많은 방법이 있습니다 . 자세한 내용은 라이브러리 설명서를 참조하십시오.

yfinance 라이브러리를 사용하여 Tesla 재무 정보 데이터를 가져오는 방법은 무엇입니까?

Python의 라이브러리를 사용하여 Tesla 재무 정보 데이터를 가져오려면 yfinance다음 단계를 따르십시오.

1. 라이브러리 가져오기 yfinance:

import yfinance as yf

1. Tickerfrom 함수를 사용하여 yfinance시세 기호가 있는 Tesla의 시세 개체를 만듭니다 TSLA.

tsla = yf.Ticker("TSLA")

1. tsla원하는 금융 정보에 액세스하려면 티커 개체 의 다양한 방법을 사용하십시오 . 예를 들어 Tesla의 손익 계산서를 얻으려면 다음을 사용할 수 있습니다.

income_statement = tsla.financials

이렇게 하면 Tesla의 손익계산서가 포함된 pandas DataFrame이 제공됩니다.

balance_sheet마찬가지로 대차대조표를 가져오는 메서드와 cashflow현금 흐름표를 가져오는 메서드를 사용할 수 있습니다 . 예를 들어:

balance_sheet = tsla.balance_sheet
cash_flow_statement = tsla.cashflow

이들은 각각 Tesla의 대차대조표와 현금 흐름표를 포함하는 pandas DataFrames를 제공합니다.

tsla주식 가격 정보, 배당금 등과 같은 다른 유형의 재무 정보에 액세스하기 위해 주식 시세 개체 의 다른 메서드를 사용할 수도 있습니다 . 예를 들어 Tesla의 과거 주가를 얻으려면 다음을 사용할 수 있습니다.

historical_prices = tsla.history(period="max")

이렇게 하면 Tesla의 과거 일일 주가가 포함된 pandas DataFrame이 제공됩니다.

회사에 사용할 수 있는 정확한 재무 정보는 출처(이 경우 Yahoo! Finance)에서 제공한 데이터에 따라 다를 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 yfinance많은 회사에서 재무 정보에 액세스하고 분석할 수 있는 편리하고 유연한 방법을 제공합니다.

yfinance 라이브러리를 사용하여 Amazon의 미래 주가를 예측하는 방법은 무엇입니까?

미래 주가를 예측하는 것은 복잡한 작업이며 모든 경우에 가장 적합한 단일 솔루션은 없습니다. 그러나 yfinancePython의 라이브러리는 Amazon의 미래 주가에 대한 예측 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 과거 데이터를 제공할 수 있습니다.

다음은 라이브러리를 사용하여 Amazon의 미래 주가를 예측하는 한 가지 접근 방식입니다 yfinance.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

• yf.downloadfrom 함수를 사용하여 yfinance특정 기간 동안 Amazon의 과거 일일 주가를 검색합니다. 예를 들어 지난 5년 동안의 주가를 검색하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

df = yf.download("AMZN", start="2016-01-01", end="2022-01-01", interval="1d")

그러면 지정된 기간 동안 Amazon의 과거 일일 주가가 포함된 pandas DataFrame이 제공됩니다.

• 과거 주가를 도표화하여 시간 경과에 따른 주가의 추세와 변동성을 파악합니다.

plt.plot(df["Close"])
plt.title("Historical Stock Prices for Amazon")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Price")
plt.show()

• pandas의 기능을 사용하여 shiftDataFrame에 특정 일수만큼 이동한 주가를 포함하는 새 열을 만듭니다. 예를 들어 30일 이동한 주가를 포함하는 새 열을 만들려면 다음을 사용할 수 있습니다.

df["Close_shifted"] = df["Close"].shift(-30)

• 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할합니다. 여기서 훈련 세트에는 특정 날짜까지의 과거 주가가 포함되고 테스트 세트에는 미래 기간의 주가가 포함됩니다. 예를 들어 데이터의 처음 80%를 훈련 세트로 사용하고 나머지 20%를 테스트 세트로 사용하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

split_index = int(0.8 * len(df))

train_data = df.iloc[:split_index]
test_data = df.iloc[split_index:]

• 선형 회귀를 사용하여 교육 데이터를 기반으로 예측 모델을 구축합니다. 예를 들어, 30일 전 주가를 기반으로 미래 주가를 예측하는 모델을 구축하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

X_train = train_data["Close"].values.reshape(-1, 1)
y_train = train_data["Close_shifted"].values.reshape(-1, 1)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

• 모델을 사용하여 테스트 데이터를 예측합니다. 예를 들어 30일 전 주가를 기준으로 테스트 기간의 주가를 예측하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

X_test = test_data["Close"].values.reshape(-1, 1)
y_test = test_data["Close_shifted"].values.reshape(-1, 1)

y_pred = model.predict(X_test)

• 예상 주가를 플로팅하고 실제 주가와 비교합니다.

plt.plot(test_data.index, y_test, label="Actual")
plt.plot(test_data.index, y_pred, label="Predicted")
plt.title("Predicted vs Actual Stock Prices for Amazon")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Price")
plt.legend()
plt.show()

이것은 yfinance라이브러리를 사용하여 미래 주가를 예측하는 한 가지 가능한 접근 방식일 뿐입니다. 특정 요구 사항과 데이터에 따라 사용할 수 있는 다른 많은 기술과 모델이 있습니다.