財經Python教學

Python新手教學(1)用爬蟲爬全球股價!

python, 月營收, 程式交易

此方法可以爬全球股市！今天讓我們回到原點，從最簡單的程式開始教起，想要做股票數據分析，一定要先得到股票資料，所以我們就從股票資料如何獲取開始吧！

從頭開始學python

這篇文章將會是一系列的2019年新文章，我們會從初學者開始再從頭帶你瞭解python如何分析財經資料，並從中獲利！

是程式新手嗎？不用擔心，只要跟著這一系列的教學，保證你一定學的會！
這一系列教學將會是hahow課程中的化簡，但是可以幫助新手無痛的開始使用python！

以往我寫的分析都太複雜了，比較曲高和寡，常常嚇到大家，真的不好意思，就像衝太快，發現後面沒跟上，我們的初衷應該是讓更多人能接觸python，而不是將將大家甩在後頭XDDD。

設定python環境

假如你還沒安裝python，可以先簡單的設定一下環境，我建議使用Anaconda，它一次就會幫你灌好不只是python，還有相關的套件，讓你可以無痛學習！

相關教學：python環境安裝
按照上方文章教學，只要照著步驟，直到可以印出hello world為止，就趕快回來這邊喔！

有些人覺得Anaconda太笨重，且安裝太久，但我個人認為，對於新手來說極度的好用，所以還是非常建議你直接安裝，假如學習後發現想要更深入，再考慮其他的解決方案。

接下來，我們就可以開始用jupyter寫程式了！

爬取歷史股價

首先要先獲取股價資料，我們會用常用的package：requests
它可以將網路上的資料給下載下來，給程式使用

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import requests

這邊的import就有點像是，我們打開某個套件的感覺，之後才能使用它。

我們想要爬取的網址，以台積電「2330」為例：
https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/2330.TW?period1=0&period2=1549258857&interval=1d&events=history&crumb=hP2rOschxO0
網址中的period1是指起始時間，而period2是指結束時間，其單位為1970的過了n秒，以上的網址，就可以將台積電在這兩個區間股價資訊給爬下來了！

但很奇怪的是，你直接用瀏覽器打開，沒有辦法用！
因為瀏覽器通常是用「get」的方法，
而此網址必須要用post方法，才能正確的得到資料。

什麼是get和post呢？

兩種都是電腦之間溝通的方式，你可以想像一種溝通是寫信、一種是打電話、一種是用line，無論哪一種，只要能夠溝通正確，就可以了！

如何使用post方法得到資料呢？可以用以下方式：

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site = "https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/2330.TW?period1=0&period2=1549258857&interval=1d&events=history&crumb=hP2rOschxO0"
response = requests.post(site)

這時，我們就會有一個response，裡面存放著台積電的歷史股價資訊，要怎麼把股價資訊打印出來呢？我們可以使用

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print(response.text)

來察看所有的文字檔

將資料存檔

會發現此文字檔非常大…，所以我們希望能夠先將它存起來
下方的程式，就是將response.text的文字存入file.csv這個檔案之中，我們會先用with來確保open('file.csv', 'w')有被正確的執行：

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with open('file.csv', 'w') as f:
    f.writelines(response.text)

為什麼檔案file.csv的格式要叫做csv呢？
是因為csv檔是一種可以用excel或記事本打開的格式。
例如我們以記事本打開如下：

將資料讀進來

接下來我們重新把這個歷史資料讀進來，可以使用pandas這個套件，
pandas有點像是python版的excel，可以快速的對行列做運算，我們利用pandas的read_csv將csv檔給讀進來；並用df.head()印出前面五行：

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import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
df.head()

我們會發現，此dataframe的column名稱很好，有開高低收，但是index卻是0,1,2,3…，而不是日期，我們必須將index換成日期，這樣之後在查找時，會比較方便：

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# brfore:
# df = pd.read_csv('file.csv')
# after:
df = pd.read_csv('file.csv', index_col='Date', parse_dates=['Date'])

其中index_col就是將Date這條column當作是index，而parse_dates可以將Date轉換成程式瞭解的日期格式，而非單純的字串。

上圖跟之前的就不一樣了喔！記得去比較一下～

這樣我們就簡單的得到了股價了！

繪圖

我們可以將收盤價的歷史紀錄給畫出來：

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df.Close.plot()

全球股價

你可以將任何一檔股價，包含美股港股台股陸股，用同樣的方式爬下來，只要在yahoo finance可以找到，就一定可以下載的下來喔！

行有餘力，請點選下一單元，我們就來抓全球股市指數吧！

這一系列是我們影音課程的化簡版，
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文章不錯，影音課程更讚：


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