मैं शेयरों के लिए ऐतिहासिक बाजार पूंजीकरण और दैनिक कारोबार डेटा कहां डाउनलोड कर सकता हूं?

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बहुत सारे स्रोत हैं जो ऐतिहासिक स्टॉक डेटा प्रदान करते हैं, लेकिन वे केवल वॉल्यूम और समायोजित करीबी के साथ OHLC फ़ील्ड प्रदान करते हैं। इसके अलावा मुझे मिले सूत्रों के एक जोड़े बाजार कैप डेटा सेट प्रदान करते हैं, लेकिन वे यूएस स्टॉक तक ही सीमित हैं। याहू फाइनेंस इस डेटा को ऑनलाइन प्रदान करता है, लेकिन इसे डाउनलोड करने का कोई विकल्प नहीं है (या मुझे कोई भी जानकारी नहीं है)।

मैं अपने टिकर नाम का उपयोग करके विभिन्न देशों के विभिन्न शीर्ष स्टॉक एक्सचेंजों के शेयरों के लिए यह डेटा कहां से डाउनलोड कर सकता हूं?
याहू फाइनेंस या गूगल फाइनेंस के माध्यम से इसे डाउनलोड करने का कोई तरीका है?

मुझे पिछले एक दशक से डेटा की आवश्यकता है और इसलिए कुछ स्क्रिप्ट या एपीआई की आवश्यकता है जो ऐसा करेगी।

dataset

— tejaskhot
स्रोत

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क्वांट एसई वित्तीय डेटा प्राप्त करने से संबंधित प्रश्नों के लिए बेहतर जगह है:

— IharS
स्रोत

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जहां तक डेटा एकत्र हो जाता है, आप देख सकते हैं Quandl (वहाँ के साथ उपयोग करने पर एक ट्यूटोरियल है आर पर DataCamp अगर आपका कोई दिलचस्पी)।

इसके अलावा, असवथ दामोदरन की साइट में बहुत सारे उपयोगी डेटासेट हैं। यद्यपि वे अपडेट नहीं किए जाते हैं कि अक्सर, वे अभी भी उपयोगी हो सकते हैं, विशेष रूप से अपने स्वयं के आउटपुट की तुलना करने के लिए एक बेंचमार्क के रूप में (लिपियों से आपको अनिवार्य रूप से आवश्यक मैट्रिक्स की गणना करने के लिए लिखना होगा)।

और, फिर से, क्वांट एसई शायद एक बेहतर जगह है ...

— स्टीव एस
स्रोत

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यह साइट पिछले 10 वर्षों से S & P 100 और NASDAQ-100 कंपनियों के लिए ऐतिहासिक बाजार पूंजीकरण और उद्यम मूल्यों को सूचीबद्ध करती है। आप डेटा सेट को एक्सेल में निर्यात कर सकते हैं।

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

आप लंबे समय तक डेटा के लिए उनसे संपर्क करने का भी प्रयास कर सकते हैं।

— मार्कस टोरेज़
स्रोत

क्या आप इस साइट BTW से संबद्ध हैं?

— शॉन ओवेन

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मैं इसे इस तरह से करूंगा।

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)

— ऐश
स्रोत