Chọn cổ phiếu và lấy dữ liệu từ Yahoo! Finance

Nhập và quản lý dữ liệu tài chính bằng Python

Stefan Jansen

Instructor

Chọn cổ phiếu theo tiêu chí

Dùng thông tin niêm yết để chọn cổ phiếu cụ thể
Tiêu chí:
- Sàn giao dịch
- Ngành hoặc lĩnh vực
- Năm IPO
- Vốn hóa thị trường

Lấy mã cho công ty lớn nhất

nyse = pd.read_excel('listings.xlsx',sheet_name='nyse', na_values='n/a')
nyse = nyse.sort_values('Market Capitalization', ascending=False)

nyse[['Stock Symbol', 'Company Name']].head(3)

     Stock Symbol             Company Name
1586          JNJ        Johnson & Johnson
1125          XOM  Exxon Mobil Corporation
1548          JPM    J P Morgan Chase & Co

largest_by_market_cap = nyse.iloc[0]  # 1st row

largest_by_market_cap['Stock Symbol'] # Select row label

'JNJ'

Lấy mã cho công ty lớn nhất

nyse = nyse.set_index('Stock Symbol') # Dùng mã cổ phiếu làm chỉ mục
nyse.info()

Index: 3147 entries, JNJ to EAE
Data columns (total 6 columns):
 #   Column                 Non-Null Count  Dtype  
 --  ------                 --------------  -----  
 0   Company Name           3147 non-null   object 
 1   Last Sale              3079 non-null   float64
 2   Market Capitalization  3147 non-null   float64
...

nyse['Market Capitalization'].idxmax() # Chỉ mục của giá trị lớn nhất

'JNJ'

Lấy mã cho công ty công nghệ lớn nhất

nyse['Sector'].unique() # Giá trị duy nhất dạng mảng numpy

array(['Technology', 'Health Care', ...], dtype=object)

tech = nyse.loc[nyse.Sector == 'Technology']
tech['Company Name'].head(2)

Stock Symbol                        Company Name            
ORCL                          Oracle Corporation
TSM           Taiwan Semiconductor Manufacturing

nyse.loc[nyse.Sector=='Technology', 'Market Capitalization'].idxmax()

'ORCL'

Lấy dữ liệu cho công ty công nghệ IPO năm 2017 lớn nhất

ticker = nyse.loc[(nyse.Sector=='Technology') & (nyse['IPO Year']==2017), 
                 'Market Capitalization'].idxmax()

data = DataReader(ticker, 'yahoo') # Start: 2010/1/1
data = data.loc[:, ['Close', 'Volume']]

Trực quan giá và khối lượng trên hai trục

import matplotlib.pyplot as plt
data.plot(title=ticker, secondary_y='Volume')
plt.tight_layout(); plt.show()

Biểu đồ xấu.png

Hãy luyện tập!

Nhập và quản lý dữ liệu tài chính bằng Python