agusdelga2 / ypf_bolsa Goto Github PK

• Seleccionar un activo financiero, por ejemplo las acciones de Apple, su denominador es AAPL.

• Buscarla en la bolsa de Madrid, pero también podría ser en Investing.com

  • Obtener datos mediante web scraping
  • Guardar los datos obtenidos en un archivo csv
  • Mostrar los datos obtenidos en una tabla por consola

• Desde yahoo finanzas

  • Obtener los datos mediante API
  • Guardar los datos obtenidos en un archivo csv
  • Mostrar los datos obtenidos en una tabla por consola

• Obtener 50 valores de cada una que coincidan en unidad de tiempo.

• Calcular la media y el desvío estándar.

• Guardar en bbdd, puede ser sql y/o nosql.

• Gráfico de los datos, cálculos de media y varianza.

• Un informe resumido.

• Crear una issue que describa brevemente la funcionalidad de la API, y otra para web scraping.

• Crear una rama en github

API es el acrónimo de "Application Programming Interface" (Interfaz de Programación de Aplicaciones). Se trata de un conjunto de reglas y protocolos que permiten la comunicación y la interacción entre diferentes sistemas de software.

En el presente proyecto, utilizamos la biblioteca de código abierto yahoo_fin, la cual proporciona una interfaz para acceder a los datos financieros de Yahoo Finance a través de su API. Esta biblioteca simplifica la extracción de información, como precios de acciones, datos históricos, información de empresas, datos de índices y más.

Al utilizar yahoo_fin, la biblioteca se encarga de establecer la conexión con la API de Yahoo Finance, enviar las consultas adecuadas y manejar los detalles técnicos para obtener los datos requeridos. Actúa como una capa de abstracción sobre la API, facilitando el acceso y la extracción de los datos financieros necesarios en un formato más conveniente para su uso en Python.

El web scraping es una técnica utilizada para extraer datos de sitios web de forma automatizada. Consiste en escribir un código que navega por las páginas web, interactúa con los elementos y extrae la información deseada.

En el presente proyecto, hemos utilizado la biblioteca Selenium para llevar a cabo el web scraping. Selenium es una biblioteca de automatización de navegador que nos permite controlar un navegador web de manera programática.

Los pasos seguidos en este proyecto han sido los siguientes:

1. Configuración: Se instaló Selenium y se descargó el controlador del navegador ChromeDriver para Google Chrome.
2. Creación de una instancia del navegador: A través de Selenium, se inició el navegador web y se creó una instancia que permitió controlarlo mediante código.
3. Navegación y búsqueda de elementos: Utilizamos los métodos proporcionados por Selenium para navegar por las páginas web y buscar elementos específicos. En este caso, hemos utilizado el método find_element() para encontrar elementos basados en su ruta XPath. Este fué el único método que nos permitió acceder a los datos en esta página, lo cual fue un problema al momento de repetir la tarea, ya que las rutas XPath cambian constantemente.
4. Extracción de datos: Una vez que se localizaron los elementos deseados en la página web, se utilizó Selenium para extraer su contenido.
5. Procesamiento de datos: Los datos extraídos se procesaron y luego se almacenaron en una base de datos SQL utilizando SQLite y posteriormente se guardaron en un archivo CSV para su posterior análisis.