আমি স্টকগুলির জন্য historicalতিহাসিক বাজারের মূলধন এবং দৈনিক টার্নওভার ডেটা কোথায় ডাউনলোড করতে পারি?

Question

প্রচুর উত্স রয়েছে যা historicalতিহাসিক স্টক ডেটা সরবরাহ করে তবে তারা কেবলমাত্র ওএইচএলসি ক্ষেত্রের সাথে ভলিউম এবং অ্যাডজাস্টড ক্লোজ সরবরাহ করে। এছাড়াও বাজারের ক্যাপ ডেটা সেট সরবরাহ করার জন্য আমি বেশ কয়েকটি উত্স পেয়েছি তবে সেগুলি মার্কিন স্টকের মধ্যে সীমাবদ্ধ। ইয়াহু ফিনান্স এই ডেটা অনলাইনে সরবরাহ করে তবে এটি ডাউনলোড করার কোনও বিকল্প নেই (বা যার সম্পর্কে আমি অবগত নই)।

• তাদের টিকার নাম ব্যবহার করে দেশ জুড়ে বিভিন্ন শীর্ষ স্টক এক্সচেঞ্জের স্টকগুলির জন্য আমি এই ডেটা কোথায় ডাউনলোড করতে পারি?
• ইয়াহু ফিনান্স বা গুগল ফিনান্সের মাধ্যমে এটি ডাউনলোড করার কোনও উপায় আছে কি?

আমার গত দশক বা তার বেশি সময় ধরে ডেটা দরকার এবং তাই এর জন্য এমন কিছু স্ক্রিপ্ট বা এপিআই দরকার।

Answer 1

আর্থিক তথ্য পাওয়ার সাথে সম্পর্কিত প্রশ্নের জন্য কোয়ান্ট এসই আরও ভাল জায়গা:

• কি তথ্য উত্স অনলাইনে উপলব্ধ
• https://quant.stackexchange.com/search?q=market+capitalization+data

Answer 2

যতদূর তথ্য সংগ্রহ যায়, আপনি চেক আউট করতে পারেন Quandl (সেখানে সঙ্গে এটি ব্যবহার একটি টিউটোরিয়াল এর আর উপর DataCamp যদি তুমি আগ্রহী)।

এছাড়াও, অ্যাসওয়থ দামোদরনের সাইটে প্রচুর সহায়ক ডেটাসেট রয়েছে। যদিও সেগুলি প্রায়শই আপডেট করা হয় না, তবুও তারা কার্যকর হতে পারে, বিশেষত আপনার নিজের আউটপুট তুলনা করার জন্য একটি মানদণ্ড হিসাবে (স্ক্রিপ্টগুলি থেকে আপনাকে প্রয়োজনীয় মেট্রিকগুলি গণনার জন্য অবশ্যই অনিবার্যভাবে লিখতে হবে)।

এবং, আবার, কোয়ান্ট এসই সম্ভবত সন্ধানের জন্য আরও ভাল জায়গা ...

Answer 3

এই সাইটটি গত 10 বছরে &তিহাসিক বাজার মূলধন এবং এসএন্ডপি 100 এবং নাসডাক -100 সংস্থাগুলির জন্য এন্টারপ্রাইজ মানগুলি তালিকাভুক্ত করে। আপনি এক্সলে ডেটা সেটগুলি রফতানি করতে পারেন।

http://marketcapitalizations.com/historical-data/historical-data-categories/valuations/

আপনি আরও দীর্ঘ সময়ের জন্য ডেটাগুলির জন্য তাদের সাথে যোগাযোগের চেষ্টা করতে পারেন।

Comments

আপনি কি এই সাইটটি বিটিডব্লিউয়ের সাথে যুক্ত?

— শন

Answer 4

আমি এইভাবে এটি করতে হবে।

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

base_url = 'https://finviz.com/screener.ashx?v=152&s=ta_topgainers&o=price&c=1,2,6,7,25,65,67'
html = requests.get(base_url)
soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser")
main_div = soup.find('div', attrs = {'id':'screener-content'})

light_rows = main_div.find_all('tr', class_="table-light-row-cp")
dark_rows = main_div.find_all('tr', class_="table-dark-row-cp")

data = []
for rows_set in (light_rows, dark_rows):
    for row in rows_set:
        row_data = []
        for cell in row.find_all('td'):
            val = cell.a.get_text()
            row_data.append(val)
        data.append(row_data)

#   sort rows to maintain original order
data.sort(key=lambda x: int(x[0]))

import pandas
pandas.DataFrame(data).to_csv("AAA.csv", header=False)