The stock market frequently confronts unexpected changes. However, the uncertainty of the stock market further escalated with the advent of Covid-19 and has made the stocks insanely cheaper than they used to be,, according to this report from VoXEU & CEPR. As a result, the people’s interest in the stock market accumulated to greater heights
Le marché boursier est souvent confronté à des changements inattendus. Cependant, l'incertitude du marché boursier s'est encore accrue avec l'avènement de Covid-19 et a rendu les actions incroyablement moins chères qu'elles ne l'étaient auparavant, selon ce rapport de VoXEU & CEPR. En conséquence, l'intérêt des gens pour le marché boursier a atteint des sommets plus élevés qu'auparavant au cours de cette période de pandémie.
Dans cet article, nous allons donc parler du web scraping concernant les données boursières. Contrairement au web scraping général, le scraping pour les données boursières attire un petit groupe de professionnels. Si vous faites partie de cette niche, cet article est pour vous. Plongez dans cet article.
J'espère que vous savez tous ce qu'est le web scraping. Néanmoins, je vais m'y plonger avec une brève introduction. Comme vous l'avez deviné, il s'agit pour une organisation d'extraire des données brutes à partir de sources multiples sur le web. Les entreprises utilisent ensuite ces données pour en tirer des informations utiles à la prise de décisions pertinentes pour leur activité et à de nombreuses autres tâches requises par l'entreprise.
En récupérant des données boursières, l'entreprise peut obtenir des informations précieuses sur les différentes tendances du marché boursier, les données en temps réel - les données mises à disposition immédiatement après leur acquisition, les changements de prix, les prévisions de prix et les possibilités d'investissement.
Si vous mettez en œuvre le scraping de données boursières de manière correcte et précise, vous pouvez obtenir des résultats remarquables pour votre entreprise. Par exemple, lorsque vous récupérez des données de prix sur une période donnée, vous pouvez comprendre si le prix va baisser ou augmenter dans un avenir proche. D'autre part, les investisseurs peuvent découvrir les opportunités d'investissement en or dans lesquelles ils souhaitent investir en extrayant les données relatives à l'investissement. Cependant, malgré ces innombrables avantages, le web scraping pour les données boursières n'est pas aussi facile qu'il y paraît.
Any form of scraping results in immense benefits to your organization, particularly when implementing data-driven decisions for your business. In this section, you will discover some of the benefits of stock scraping to your organization.
L'un des principaux avantages du scraping de données boursières est d'identifier les opportunités d'investissement. Les investisseurs doivent donc procéder à une analyse approfondie des données afin d'évaluer avec précision s'il y a lieu d'investir dans une action particulière. Vous devez savoir qu'il n'est pas facile d'investir en toute sécurité sur le marché boursier.
Cela est dû à la nature imprévisible du marché boursier, qui comporte d'importantes variables volatiles. Chacune de ces variables peut influencer la valeur des actions. Par conséquent, la seule façon de conclure que les investissements en actions sont sûrs est d'analyser toutes ces variables volatiles au fil du temps.
Il serait préférable que vous racliez des quantités importantes de données afin que l'analyse de ces données donne des résultats plus précis. Cela signifie que vous devez scraper ces données à l'aide d'un robot ou d'un logiciel de scraping plutôt que manuellement.
Ce bot de scraping récupérera autant de données que possible pour votre scénario et les analysera ensuite. Ensuite, vous pourrez analyser ces données afin de prendre de meilleures décisions basées sur les données pour votre organisation.
Nous avons déjà mentionné que toute forme de scraping présente d'immenses avantages pour votre organisation. Mais si vous vous lancez directement dans le scraping sans avoir une idée claire des résultats que vous essayez d'obtenir, vous risquez de vous retrouver avec un tas d'ensembles de données qui ne signifient rien. Examinons donc quelques-uns des résultats des données extraites du scraping :
Acquérir une connaissance approfondie de vos concurrents
Afin d'acquérir une connaissance approfondie de vos concurrents, vous devez comprendre votre activité et connaître les concurrents auxquels vous serez fréquemment confrontés. Par exemple, l'analyse des prix vous aidera à déterminer le marché cible de vos concurrents.
Il existe de nombreux autres facteurs à connaître sur vos concurrents avant de récupérer des données sur leurs sites web. Par exemple, avez-vous l'intention de fixer le prix de vos produits en utilisant une meilleure stratégie de prix que vos concurrents en récupérant leurs prix ? Ou peut-être souhaitez-vous identifier les différents modèles de données sur les produits afin de formuler de meilleures décisions d'achat pour les consommateurs ? Les réponses à ces questions, ainsi qu'à de nombreuses autres, peuvent vous aider à mieux comprendre vos concurrents.
Comment tirer le meilleur parti des données récupérées ?
Après avoir compris vos concurrents, vous devez déterminer comment les données scrappées vous seront utiles. Par exemple, supposons que le scraping révèle un changement inhabituel dans les prix d'un produit particulier dans votre région. Dans ce cas, vous devez poser des questions et analyser les raisons de ce changement à partir de l'ensemble de données fourni. Voici quelques exemples de questions à poser : La demande du produit a-t-elle augmenté ou diminué ? Y a-t-il des jours fériés à venir qui ont entraîné ce changement ?
La plupart des outils de scraping exportent vos données vers des feuilles de calcul Excel ou des fichiers CSV dans un format plus facile à lire. Vous devez donc bien les comprendre avant de les présenter à votre équipe.
La manière la plus courante de récupérer des données boursières est d'utiliser les API (interfaces de programmation d'applications) fournies par le web. Jusqu'en 2012, les professionnels utilisaient Google Finance pour extraire des données boursières, avant qu'il ne soit déprécié.
Une autre option populaire a été l'API de Yahoo Finance, qui a également été dépréciée et réactivée par intermittence pendant des années. Plusieurs sociétés privées proposent leurs API pour l'extraction de données boursières. Vous pouvez les utiliser si vous n'êtes pas satisfait des options fournies par Yahoo Finance.
Après avoir discuté des avantages du scraping de données sur les stocks, vous ne pouvez pas négliger les limites du scraping. En effet, le web scraping n'est pas aussi simple qu'il n'y paraît. Le scraping de données de stock implique également la précision et l'exécution opportune de diverses étapes et processus afin d'extraire des données précises et réelles.
C'est pourquoi la plupart des organisations à grande échelle mettent en œuvre leurs propres outils afin d'éliminer la destruction et d'avoir un processus de scraping de données de stock parfaitement fluide. Cependant, l'un des principaux obstacles au scraping de données de stock est que votre adresse IP sera très probablement bloquée par le site web cible. Une fois votre adresse IP bloquée, le bot ou le logiciel de scraping n'aura pas accès à l'extraction des données.
Bien qu'il soit pratiquement impossible d'éviter tous les obstacles au grattage, l'utilisation d'outils de grattage appropriés permettra de faire le travail dans la plupart des cas. En outre, la plupart des limitations peuvent être évitées en codant le logiciel de scraping de manière distincte et en utilisant proxys.
Comme nous l'avons vu dans la section précédente, vous avez besoin d'outils automatisés pour effectuer le scraping de données boursières. En utilisant les bons outils pour le scraping de données boursières, les sociétés d'investissement et autres entreprises augmenteront leurs bénéfices.
Le premier outil que vous rencontrerez sera un scraper ou outil de récupération de données. Ces outils sont largement disponibles à l'achat.
En revanche, les entreprises qui recherchent des outils uniques doivent investir dans des outils, des ressources et des index. Cette procédure peut s'avérer assez coûteuse en fonction de la quantité de données qu'elles ont l'intention d'extraire.
La deuxième entité dont ils ont besoin est celle des sources de données préalables. En d'autres termes, elles contiennent un index des sources web de données boursières qui récupèrent vos données essentielles. Un outil automatisé de récupération de données récupérera toutes les données boursières brutes à partir de ces sources et les collectera.
Une fois que l'outil de scraper a collecté les données brutes par le biais de l'index, celles-ci doivent être analysées et polies pour éviter les redondances. Vous pouvez effectuer ce processus à l'aide d'un outil d'analyse de données haut de gamme ou d'un outil d'analyse interne qui ne serait pas difficile à mettre en œuvre.
Après ce processus, il n'y aura plus de redondances dans vos données, ce qui ne laissera que les données utilisables. Vous pouvez obtenir des données précises et propres en les analysant avec un logiciel spécifique au marché boursier.
Cependant, il est possible de réaliser l'ensemble de ce processus avec un outil de web scraping performant, un analyste de données fiévreux et un logiciel spécifique au marché boursier. Enfin, ces données sont utilisées pour prendre des décisions éclairées en matière d'investissement.
Un autre aspect essentiel qui doit être abordé dans cette section est le scraping en temps réel. Étant donné que les données du marché boursier sont volatiles ou connaissent des hauts et des bas constants, il est préférable d'utiliser un scraper qui extrait les données en temps réel. Lorsque vous disposez d'un scraper en temps réel, tous les processus associés au web scraping sont exécutés en temps réel, ce qui permet de prendre les meilleures décisions et les plus précises sur la base des données.
Les scrapers en temps réel sont beaucoup plus chers que les scrapers plus lents. Ils constituent néanmoins un excellent choix pour les entreprises d'investissement et les organisations qui dépendent de données précises sur le marché, telles que les données boursières volatiles.
Lorsqu'il s'agit d'utiliser proxys pour récupérer des données sur les stocks, il est absolument essentiel de le faire, que vous utilisiez un logiciel de récupération ou que vous le fassiez manuellement. En effet, la plupart des sites web n'autorisent pas les étrangers à accéder à leurs données de prix et à les extraire ouvertement. En outre, cela pourrait ralentir leurs sites web et nuire à d'autres fonctionnalités.
Lorsque vous accédez de manière répétée au site web cible pour récupérer des données, celui-ci vous identifie à partir de votre adresse IP. Le résultat final est que le site web cible vous bloque. C'est là que le site proxys intervient pour vous sauver.
Lorsque vous vous connectez à l'aide de proxys, votre adresse IP est masquée, ce qui rend votre identité anonyme pour l'appareil cible. La solution idéale consiste à utiliser un pool de proxys dédiés et tournants, car votre adresse IP changera alors constamment. En revanche, l'utilisation d'un seul proxy entraînerait le blocage du site web cible lorsque vous vous y connectez de manière répétée.
Lorsque vous utilisez un proxy, vous devez être prudent afin d'éviter une interdiction de proxy. Vous pouvez vous en assurer en lisant les conditions d'utilisation des sites web, car rares sont ceux qui interdisent l'utilisation de proxys sur leurs sites.
Nous espérons que vous avez maintenant acquis les bases du web scraping pour les données boursières. Supposons que vous souhaitiez explorer les moyens d'atteindre vos objectifs commerciaux de manière plus instantanée, mais méthodique et précise. Dans ce cas, votre organisation n'a pas besoin de chercher plus loin que le scraping de données boursières. Avec les bons outils et une combinaison de proxys, nous espérons que vous obtiendrez les résultats souhaités.