08
2024/11
API Data Keuangan Python yang Umum Digunakan
Dalam bidang analisis keuangan dan investasi kuantitatif, Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer. Ini sebagian besar berkat pustaka dan kerangka kerja yang kaya, yang menyediakan alat penting untuk pemrosesan dan analisis data keuangan, serta ketersediaan data saham real-time yang melimpah untuk analisis dan riset.
Berikut adalah enam pustaka antarmuka data keuangan Python yang paling umum digunakan, baik domestik maupun internasional, masing-masing dengan fitur dan keunggulannya yang unik.
1/Tushare
Tushare adalah paket antarmuka data keuangan Python yang populer dan sebagian besar gratis (beberapa fitur memerlukan poin) yang dikembangkan oleh pengembang terkemuka di China. Ini menawarkan proses lengkap untuk pengumpulan data keuangan, pembersihan, pemrosesan, dan penyimpanan.
Tushare menyediakan berbagai jenis data, mencakup data pasar saham (termasuk saham A, saham Hong Kong, saham AS, dll.), futures, dana, obligasi, valas, data industri, data blockchain seperti harga mata uang digital, indikator ekonomi, berita, pengumuman, dan data non-perdagangan lainnya.
Tushare juga sangat ramah pengguna, menawarkan API sederhana yang mengembalikan data dalam format Pandas DataFrame, yang mudah dianalisis dan divisualisasikan.
2/Yfinance
yfinance adalah pustaka antarmuka data keuangan berbasis Python yang terutama digunakan untuk mendapatkan data keuangan yang disediakan oleh Yahoo Finance. yfinance memungkinkan pengguna untuk mengambil data harga saham historis (termasuk harga pembukaan, tertinggi, terendah, penutupan, dan volume) dan data harga real-time. Anda dapat memilih skala waktu yang berbeda, seperti harian, mingguan, atau bulanan, untuk pengambilan data.
yfinance menyediakan panggilan fungsi sederhana, memungkinkan pengguna untuk mendapatkan data harga historis dengan menentukan simbol saham, rentang tanggal, dan parameter lainnya. Data dikonversi ke dalam Pandas DataFrame, memudahkan pemrosesan data, analisis, dan perhitungan berbagai indikator teknikal untuk saham.
3/pandas_datareader
pandas_datareader adalah pustaka antarmuka data keuangan yang dirancang khusus untuk pengguna Pandas guna mengambil data keuangan dan ekonomi dari berbagai sumber data online. Ini mendukung berbagai sumber data, termasuk Yahoo Finance, Google Finance, FRED, Bank Dunia, dan OECD, menjadikannya alat serbaguna untuk analisis data keuangan.
pandas_datareader sangat terintegrasi dengan Pandas, mengembalikan data dalam format Pandas DataFrame, memungkinkan penggunaan fungsi dan metode Pandas untuk pemrosesan dan analisis data lebih lanjut.
4/AkShare
AkShare adalah basis data keuangan sumber terbuka yang dikembangkan di dalam negeri. Ini mendukung pengambilan data untuk berbagai produk keuangan, termasuk saham, futures, opsi, dana, forex, obligasi, indeks, dan cryptocurrency, menyediakan data pasar baik yang fundamental maupun real-time atau historis. Sumber datanya mencakup platform informasi keuangan populer seperti East Money dan Sina Finance, memastikan pengguna selalu mendapatkan tren pasar terbaru.
AkShare menawarkan seperangkat alat lengkap untuk seluruh proses data, mulai dari pengumpulan, pembersihan, hingga penyimpanan, bersama dengan alat visualisasi data. Dengan grafik dan chart, pengguna dapat melihat tren pasar secara intuitif dan menganalisis pola.
5/baostock
baostock adalah pustaka Python yang dirancang untuk mendukung data pasar saham China. Ini menyediakan antarmuka data saham gratis, yang memudahkan pengguna untuk mengakses berbagai data keuangan, termasuk saham, indeks, dan dana. Pustaka ini sangat cocok untuk analis yang membutuhkan data keuangan domestik.
6/Alpha Vantage
Alpha Vantage adalah layanan API yang menyediakan data pasar keuangan real-time dan historis global, mendukung lebih dari 200.000 instrumen keuangan di seluruh dunia. Ini mencakup saham, ETF, cryptocurrency, forex, dan komoditas. Pustaka Python alpha_vantage menyediakan antarmuka sederhana bagi pengembang untuk mengakses data ini.
Alpha Vantage juga menyertakan indikator analisis teknikal bawaan seperti Moving Averages (MA), Relative Strength Index (RSI), dan Bollinger Bands, yang membantu pengguna menganalisis tren pasar.
Kesimpulan
Basis data keuangan Python ini menawarkan cakupan data pasar yang luas, akses real-time, perhitungan indikator teknikal, dan kemudahan penggunaan. Mereka cocok untuk berbagai skenario, termasuk analisis investasi, pengembangan strategi perdagangan kuantitatif, riset akademik, dan pendidikan. Dalam ekosistem Python, pustaka-pustaka ini bekerja dengan mulus dengan paket analisis data lainnya seperti Pandas, NumPy, sklearn, dan Matplotlib, memungkinkan analisis dan visualisasi data yang efisien.
Raih Kesuksesan Trading dengan WisunoFx
Kesuksesan dalam trading tidak hanya tentang keterampilan dan pengetahuan; itu juga tentang kesabaran dan disiplin.
Rasakan keunggulan bersama WisunoFx, tujuan utama Anda untuk solusi trading online! Dengan pengalaman bertahun-tahun di industri dan komitmen pada keunggulan, kami memberikan nilai superior kepada klien kami, menggabungkan teknologi mutakhir dengan layanan pribadi untuk memenuhi kebutuhan trading unik mereka.
Platform kami menawarkan berbagai instrumen yang dapat diperdagangkan, termasuk mata uang, komoditas, dan indeks, dengan eksekusi ultra-cepat, harga yang kompetitif, dan likuiditas yang dalam, memastikan Anda dapat menangkap peluang di pasar keuangan yang selalu berubah.
Di WisunoFx, kami memprioritaskan penyediaan lingkungan trading yang aman dan transparan dengan teknologi enkripsi terkemuka di industri dan langkah-langkah kepatuhan regulasi yang ketat untuk melindungi dana Anda.
Mulailah perjalanan Anda menuju kesuksesan trading dan bergabunglah dengan ribuan klien yang sudah menumbuhkan kekayaan mereka dengan percaya diri dengan membuka akun live di WisunoFx hari ini di: https://tw.wsncrmc.com/register/trader/multi-step
Catatan: Trading produk keuangan melibatkan risiko tinggi dan mungkin tidak cocok untuk semua investor. Pastikan Anda sepenuhnya memahami risikonya dan menerapkan langkah-langkah manajemen yang tepat.
