Saludos y bienvenidos una semana más a vuestro blog sobre programación en lenguaje Python, en el que traemos la presentación «yfinance» una herramienta mediante la cual podremos acceder de un modo sencillo a una interesante gama de datos de carácter económico/financiero, los cuales, podremos usar más adelante para tareas de análisis y predicción de las que hablaremos en futuros artículos. Antes de continuar, lo primero que haremos será instalar la referida librería usando el comando «pip install yfinance«:
Una vez instalada «yfinance» empezaremos obteniendo la información de el valor, activo o empresa que deseemos. Para ello comenzaremos usando el método «Ticker()» al que pasaremos el nombre o iniciales que sirven de identificador en bolsa de la empresa cuya información queremos obtener. En nuestro caso introduciremos el identificador de una conocida empresa desarrolladora de software:
Hecho esto, ya podemos empezar a mostrar la información concreta que necesitemos. Así, para empezar, podemos utilizar el método «.info» para imprimir una breve descripción de la empresa en cuestión (tipo de actividades, sectores en los que opera, número de empleados, productos, datos de contacto…etc).
Una de las principales informaciones que se suelen consultar a la hora de efectuar análisis económicos es la relativa a la evolución histórica de los principales indicadores (precio de apertura, máximo, mínimo, precio de cierre, dividendos…). Podemos obtener tal información con «yfinance» utilizando el método «history()» al que podemos pasar como argumento el periodo tiempo cuyos datos queremos ver. Aunque también podemos optar por obtener la serie histórica completa desde la primera cotización en bolsa de la compañía analizada:
Obtenemos de este modo una tabla resumen con los datos referentes a las 5 primeras y 5 últimas sesiones en bolsa de la compañía en cuestión. No obstante, la tabla que se nos muestra no es más que una versión muy reducida de los datos obtenidos (nótese que en la parte inferior se muestra el número total de filas y columnas correspondientes a la totalidad de los datos obtenidos). Por ello, podemos hacer uso de los métodos «head()» y «tail()» para ver más detalladamente los primeros y últimos datos de la serie. Así, en nuestro ejemplo, imaginemos que queremos consultar los valores correspondientes al primer mes de cotización:
Uno de los parámetros que suele consultarse en este tipo de análisis son los precios correspondientes al cierre de sesión, el cual, no se muestra en la tabla obtenida. Lo cual no significa que dicha información no este disponible. Tan solo tenemos que especificarla al imprimir los datos:
Volviendo a la serie histórica completa, podemos auxiliarnos de la librería «matplotlib» para representar la evolución de todas o alguna/s de las variables cuyos valores hemos obtenido. Por ejemplo, vamos a representar la evolución de los valores de cierre de IBM durante el primer trimestre de 2017:
Nos hemos detenido algo en el análisis de la evolución histórica, pero «yfinance» también nos ofrece la posibilidad de acceder a otras informaciones tales como dividendos, accionistas, calendarios, vencimiento de opciones…etc:
En este artículo hemos hecho un breve repaso de las características y naturaleza del tipo de información que ofrece «yfinance» que nos será de gran ayuda para nuestras tareas de análisis y predicción, las cuales, abordaremos en futuras ocasiones.
Saludos.
El Programador Chapuzas 