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Guía para el scraping de datos bursátiles (Nasdaq, S&P 500, etc.)

Raspando, May-02-20215 minutos de lectura

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

El mercado bursátil se enfrenta con frecuencia a cambios inesperados. Sin embargo, la incertidumbre del mercado bursátil aumentó aún más con la llegada de Covid-19 y ha hecho que las acciones sean increíblemente más baratas de lo que solían ser, según este informe de VoXEU & CEPR. Como resultado, el interés de la gente por el mercado de valores se acumuló a mayores alturas que antes en este periodo pandémico.

Por ello, en este artículo hablaremos sobre el scraping web relacionado con los datos bursátiles. A diferencia del web scraping general, el scraping para datos bursátiles atrae a un pequeño grupo de profesionales. Así que si usted pertenece a ese nicho, este artículo es para usted. Sumérgete.

¿Qué es el web scraping?

Espero que todos ustedes sepan lo que es el web scraping. Sin embargo, me sumergiré en él con una breve introducción. Bueno, como has adivinado bien, se trata de la extracción de datos en bruto por una organización a partir de múltiples fuentes en la web. A continuación, las empresas utilizan estos datos para obtener información útil para ejecutar decisiones relevantes para su negocio y muchas otras tareas requeridas por el negocio.

Mediante el scraping de datos bursátiles, la empresa podría obtener información valiosa sobre las distintas tendencias imperantes en el mercado de valores, datos en tiempo real -los datos disponibles inmediatamente después de adquirirlos-, cambios en los precios, predicciones de precios y posibilidades de inversión.

Si realiza el scraping de datos bursátiles de forma correcta y precisa, puede aportar algunos resultados notables a su empresa. Por ejemplo, cuando se extraen los datos de los precios a lo largo de un periodo de tiempo, se puede comprender si el precio bajará o subirá en un futuro próximo. Por otro lado, los inversores podrían descubrir las oportunidades de inversión de oro en las que quieren invertir extrayendo los datos relacionados con la inversión. Sin embargo, a pesar de estos innumerables beneficios, el web scraping para datos bursátiles no es tan fácil como parece.

Ventajas del scraping bursátil para su empresa

Cualquier forma de scraping aporta inmensos beneficios a su organización, especialmente a la hora de implementar decisiones basadas en datos para su negocio. En esta sección, descubrirá algunos de los beneficios del stock scraping para su organización.

Una de las principales ventajas del análisis de datos bursátiles es la identificación de las oportunidades de inversión. Por lo tanto, los inversores necesitan realizar un análisis en profundidad de los datos para hacer valoraciones precisas a la hora de invertir en una determinada acción. Debe ser muy consciente de que invertir con seguridad en el mercado de valores no es en absoluto una tarea fácil.

Esto se debe a la naturaleza impredecible del mercado de valores, con algunas variables volátiles significativas. Cada una de estas variables puede influir en el valor de las acciones. Por lo tanto, la única forma de llegar a la conclusión de que las inversiones en acciones son seguras es analizando todas estas variables volátiles a lo largo del tiempo.

Lo mejor sería raspar cantidades significativas de datos para que su análisis ofrezca resultados más precisos. Esto indica que se raspan estos datos utilizando un bot de raspado o software en lugar de raspado manual.

Este bot raspador raspará todos los datos posibles necesarios para su escenario y luego los analizará. Después, podrá analizar estos datos para tomar mejores decisiones basadas en datos para su organización. 

Factores a tener en cuenta antes de extraer datos bursátiles

Ya hemos mencionado que cualquier forma de scraping tendría inmensos beneficios para su organización. Pero lanzarse directamente al scraping sin tener una idea clara de los resultados que se pretenden obtener puede dar lugar a un montón de conjuntos de datos que no significan nada. Así que vamos a discutir algunos de los resultados de los datos que se extraen de raspado:

Conozca a fondo a sus competidores

Para conocer a fondo a sus competidores, tiene que entender su negocio y conocer a los competidores a los que se enfrentará con frecuencia. Por ejemplo, el estudio de los precios le ayudará a determinar el mercado objetivo de sus competidores. 

Hay muchos otros factores que debe conocer sobre sus competidores antes de extraer datos de sus sitios web. Por ejemplo, ¿está planeando fijar el precio de sus productos utilizando una estrategia de precios mejor que la de sus competidores mediante el scraping de sus precios? ¿O tal vez desea identificar los diferentes patrones con los datos de los productos para formular mejores decisiones de compra de los consumidores? Las respuestas a estas preguntas, junto con otras muchas, pueden ayudarle a comprender mejor a sus competidores.

Cómo aprovechar al máximo los datos raspados

Una vez que conozca a sus competidores, deberá determinar qué sentido tendrán para usted los datos obtenidos. Por ejemplo, supongamos que el scraping revela un cambio inusual en los precios de un producto concreto en su zona. En ese caso, tiene que cuestionarlo y analizar a partir del conjunto de datos dado por qué se está produciendo. Algunos ejemplos de las preguntas que debe plantearse son: ¿Ha aumentado o disminuido la demanda del producto? ¿Y hay alguna festividad próxima que haya provocado este cambio?

La mayoría de las herramientas de scraping exportan los datos a hojas de cálculo Excel o archivos CSV en un formato más fácil de leer. Así que tienes que entenderlos bien antes de presentarlos a tu equipo.

Diversas fuentes de datos bursátiles

La forma más habitual de extraer datos bursátiles es a través de las API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) que ofrece la web. Hasta 2012, los profesionales utilizaban Google Finance para extraer datos bursátiles, antes de que dejara de utilizarse.

Otra opción muy popular ha sido la API de Yahoo Finanzas, que también se dejó de utilizar y se reactivó de forma intermitente durante años. Varias empresas privadas ofrecen sus APIs para el scraping de datos bursátiles. Puede utilizarlos si no está satisfecho con las opciones proporcionadas en Yahoo Finanzas. 

Limitaciones del scraping bursátil

Una vez analizadas las ventajas del raspado de datos de stock, no se pueden pasar por alto sus limitaciones. Esto se debe a que el raspado web no es tan sencillo como parece. El raspado de datos de existencias también implica la precisión y la ejecución oportuna de varios pasos y procesos para extraer datos precisos y reales.

Por ello, la mayoría de las grandes organizaciones implementan sus propias herramientas para eliminar la destrucción y tener un proceso de raspado de datos de stock sin problemas. Sin embargo, uno de los principales obstáculos para el scraping de datos de stock es que es muy probable que el sitio web de destino bloquee su IP. Una vez bloqueada su dirección IP, el bot o software de scraping no tendrá acceso para extraer los datos.

Aunque es casi imposible evitar todos los obstáculos al scraping, el uso de herramientas de scraping adecuadas hará el trabajo en la mayoría de las ocasiones. Además, la mayoría de las limitaciones pueden evitarse codificando el software de raspado de forma distinta y utilizando proxies.

Cómo extraer datos bursátiles

Como se ha comentado en la sección anterior, se necesitan herramientas automatizadas para llevar a cabo el scraping de datos bursátiles. Utilizando las herramientas adecuadas para el scraping de datos bursátiles, las sociedades de inversión y otras empresas aumentarán sus beneficios. 

La primera herramienta con la que se encontraría es un raspador o herramienta de raspado de datos. Estas herramientas están disponibles en abundancia para su compra.

Por otro lado, las empresas que buscan herramientas únicas deben invertir en herramientas, recursos e índices. Este procedimiento puede resultar bastante caro en función de la cantidad de datos que pretendan raspar.

La segunda entidad que requerirían son las fuentes de datos esenciales. En otras palabras, contienen un índice de fuentes web de datos bursátiles que raspan sus datos esenciales. Una herramienta automatizada de raspado de datos raspará todos los datos bursátiles en bruto de estas fuentes y los recopilará.

Una vez que la herramienta de scraper recopila los datos en bruto a través del índice, habría que analizarlos y pulirlos en busca de redundancias. Podrías llevar a cabo este proceso con una herramienta de análisis sintáctico de datos de gama alta o con una herramienta de análisis sintáctico interna que no sería difícil de implementar.

Tras este proceso, sus datos carecerán de redundancias y sólo quedarán los que puedan utilizarse. Además, puede obtener datos limpios y precisos si los analiza con un software específico para el mercado de valores.

Sin embargo, es posible completar todo este proceso con una herramienta de raspado web de alto rendimiento, un analista de datos febril y un software específico para el mercado de valores. En cualquier caso, finalmente, estos datos se utilizan para tomar decisiones fundamentadas en materia de inversión.

Web scraping en tiempo real

Otro aspecto esencial que debe tratarse en esta sección es el raspado en tiempo real. Dado que los datos bursátiles son volátiles o con constantes momentos de altibajos, lo mejor es utilizar un raspador que extraiga datos en tiempo real. Cuando se dispone de un scraper en tiempo real, todos los procesos asociados al web scraping se llevarían a cabo en tiempo real, permitiendo tomar las mejores y más precisas decisiones sobre los datos.

Los rascadores en tiempo real son mucho más caros que los lentos. Aun así, son excelentes opciones para empresas de inversión y organizaciones que dependen de datos precisos sobre el mercado, como los datos bursátiles volátiles.

Cómo los proxies pueden ayudar a recopilar datos bursátiles

Cuando se trata de utilizar proxies para el scraping de datos bursátiles, es absolutamente esencial, tanto si se utiliza un software de scraping como si se realiza manualmente. Esto se debe principalmente a que la mayoría de los sitios web no permiten que extraños accedan a sus datos de precios y hagan scraping abiertamente de ellos. Además, podría ralentizar sus sitios web y perjudicar otras funcionalidades.

Cuando acceda repetidamente al sitio web objetivo para extraer datos, éste le identificará a partir de su dirección IP. El resultado final es que el sitio web de destino le impone un bloqueo. Aquí es donde los proxies entran como su salvador.

Cuando te conectas utilizando proxies, éstos enmascaran tu dirección IP, por lo que tu identidad será anónima para el dispositivo de destino. La solución ideal será utilizar un grupo de proxies dedicados que vayan rotando, ya que entonces su dirección IP cambiaría constantemente. Esto contrasta con el uso de un único proxy, que haría que se bloqueara en el sitio web de destino cuando se conectara a él repetidamente.

Cuando utilices un proxy, debes tener cuidado para evitar que te lo prohíban. Puedes confirmarlo leyendo las condiciones del sitio web, ya que hay menos sitios web que prohíban el uso de proxies en sus páginas.

Conclusión

Esperamos que ahora haya adquirido los fundamentos del web scraping para datos bursátiles. Bien, supongamos que desea explorar formas de lograr sus objetivos comerciales de manera más instantánea pero metódica y precisa. En ese caso, su organización no necesita buscar más allá del scraping de datos bursátiles. Con las herramientas correctas con una combinación de proxies, esperamos que consiga los resultados deseados.