La programmation Python et les IH

Bonjour,

Comme indiqué dans mon message de présentation, si je débute en Python, j’ai une certaine expérience dans le développement pour le trading avec notamment la création de Dlls pour MetaStock et AmiBroker…

J’avais envisagé de m’y remettre et ressorti à cet effet mes outils, et parallèlement j’avais envie de regarder Python plus en détail pour me remettre un peu à l’IA (autour de jeux et de stratégies), étant au courant des possibilités de ce langage.

C’est alors que je suis tombé sur ce fil de messages qui m’a donné envie de regrouper mes envies et c’est ainsi que je suis actuellement en train de suivre les vidéos de sentdex (qui ont été recommandées par FranckChalmers) pour me mettre à niveau le plus rapidement possible… J’ai également commencé, en parallèle, des formations MongoDB, histoire de découvrir plus en détail les capacités de ces bases NoSQL qui me sembleraient pouvoir être intéressantes dans le contexte qui nous intéresse !

Une fois opérationnel, je souhaiterais constituer "une" base contenant à la fois des données techniques et fondamentales sur plusieurs places de marché afin de pouvoir construire et back-tester des stratégies avec money management intégré.

Si vous voyez d’autres ressources que celles qui ont déjà été mentionnées ici, je suis preneur de tout ce que vous voudrez bien partager (même des trucs que vous n’avez pas gardé parce que pas concluant ou autre) histoire de progresser le plus vite possible.

Merci et à bientôt

D’après ce que j’ai vu (sur des vidéos) il y a moyen de récupérer les données Intraday sur Yahoo Finance (et donc en Python) ! Ne l’ayant pas encore fait, je ne connais pas la qualité des données (mais je la suppose bonne vu la source et le nombre de plateformes qui s’y alimentent !).

Cela dit, en règle générale, ce qui est faisable manuellement peut s’automatiser (plus ou moins facilement)… Il devrait donc y avoir moyen d’écrire un script Python pour télécharger celles d’Euronext !

Bonjour,

Je ne l’ai pas encore testée mais j’ai découvert hier qu’IEX proposait une API pour récupérer les cours en temps réel sur plusieurs exchanges et avec plusieurs niveaux de pricing, le moins cher étant gratuit et les autres prix étant très raisonnables, à voir. Si quelqu’un se penche dessus, qu’il n’hésite pas à nous faire un retour

Sinon les cours disponibles publiquement que ce soit sur Euronext ou les courtiers sont toujours en différé de 15/20 minutes, il faut être connecté pour avoir les cours en temps réel.

Dernière modification par FrankChalmers (25/09/2019 12h57)

Caceray a écrit :

Il y a effectivement des forums/messages assez récents expliquant/témoignant de la possibilité d’utiliser les données provenant de Yahoo Finance et Google Finance. Malheureusement il y a des témoignages encore plus récents indiquant que ces entreprises ont cessé la diffusion gratuite de ces données. J’avais déjà essayé de mon côté avant de poster ici.

import yfinance as yf

adp = yf.Ticker("ADP.PA")
hist = adp.history(period="1d", interval="1m")

print(hist)

Trouvé et testé en quelques minutes et manifestement ça a l’air de fonctionner, car j’ai les mêmes données que sur le graphique de la journée…
Donc Yahoo fonctionne ! Pour Google, je ne sais pas, il faudrait faire un test avec pandas-datareader, mais je n’ai pas le temps pour ça, là maintenant. Mais ça fera partie de mes prochains tests avec l’affichage des données via matplotlib, dès que j’aurai progressé un peu…

@FrankChalmers

J’ai vu (en 1ère page) que vous versionnez les fichiers CSV qui vous servent à importer vos données dans votre logiciel.

- Cela signifie que vous générez toujours un fichier du même nom pour chaque action/indice ?
- Une fois le fichier importé quel est l’intérêt de le conserver via git ?
- Est-ce uniquement en tant que backup (et dans ce cas là un dump périodique de la base ne serait-il pas suffisant ?) ou avez-vous besoin de les réutiliser parfois ?
- Les commits dans git sont-ils fait automatiquement par script Python une fois les fichiers importés ?

Toutes ces questions car je commence à préparer la création de ma base de données et que je cherche à ne pas m’engager sur un chemin en cul de sac ou à en rater un que vous auriez déjà balisé… D’avance merci

Je viens de découvrir un cours en Ligne sur Codecademy qui s’intitule Analyze Financial Data with Python

Beginners welcome, ça commence par une introduction au langage, je pense qu’il est quand même préférable d’avoir quelques bases pour profiter pleinement de la partie "Financial Data", mais je n’ai pas vraiment de recul puisque je viens tout juste de commencer ce cours.

Il y a aussi Visualize Data with Python qui me semble être un bon complément.

Bonjour !

Petit message, juste pour confirmer que les sources de données "gratuites" comme Yahoo ou Google manquent parfois de fiabilité.

Dans le passé, j’avais utilisé, puis abandonné Yahoo-finance, à cause de différences constatées avec mes courtiers, ou de certains titres non disponibles.

Pour Google-finance, j’ai élaboré un suivi approximatif d’un porte-feuille avec Google-spreadsheet. Un des soucis, c’est le changement aléatoire des mnémoniques. Parfois, un titre ne fonctionne pas. Exemple aujourd’hui avec Jacquet Metal Service (EPA:JCQ) et Danone (EPA:BN), qui ne fonctionnent plus. Cela peut être temporaire ou définitif (j’ai eu le cas dans le passé avec le CAC-40 dont le mnémo a changé plusieurs fois).

De plus, je n’ai pas pu trouver quel cours de clôture est utilisé : Cours de la dernière transaction ? Cours moyen entre cours d’achat et cours de vente ?  Cours déterminé à partir du carnet d’ordres ?  Dans le cas des petites valorisations au fixing, s’il n’y a pas eu de transaction, le "cours de clôture (précédent)" peut être celui de l’antépénultième.

Accessoirement, j’ai appris que Google était cliente de SIX-Financial, un des plus gros fournisseurs de données financières de la planète. Et, pour éviter la concurrence, SIX a imposé plusieurs contraintes de republications à Google. Ce qui peut expliquer les déboires rencontrés.

Bref, je suis toujours à la recherche d’une source de données fiable…

Bonjour,

Concernant mon message #62, j’ai cherché les problèmes sur github et je suis tombé sur ça : Errors in yfinance prices for dates before May 9th 2019 · Issue #151 · ranaroussi/yfinance · GitHub
Le dernier message règle mon problème

Mercure a écrit :

MasterNag a écrit :

Caceray a écrit :

Il y a effectivement des forums/messages assez récents expliquant/témoignant de la possibilité d’utiliser les données provenant de Yahoo Finance et Google Finance. Malheureusement il y a des témoignages encore plus récents indiquant que ces entreprises ont cessé la diffusion gratuite de ces données. J’avais déjà essayé de mon côté avant de poster ici.

import yfinance as yf

adp = yf.Ticker("ADP.PA")
hist = adp.history(period="1d", interval="1m")

print(hist)

Trouvé et testé en quelques minutes et manifestement ça a l’air de fonctionner, car j’ai les mêmes données que sur le graphique de la journée…
Donc Yahoo fonctionne ! Pour Google, je ne sais pas, il faudrait faire un test avec pandas-datareader, mais je n’ai pas le temps pour ça, là maintenant. Mais ça fera partie de mes prochains tests avec l’affichage des données via matplotlib, dès que j’aurai progressé un peu…

Pour information

Je viens de me rendre compte que l’historique justement n’a pas l’air si correcte que ça. Mais c’est de plus en plus proche de la réalité lorsqu’au se rapproche du jour en cours :
https://www.investisseurs-heureux.fr/up … _orapa.png
- Bleu > téléchargé depuis cette adresse : ORANGE (ORA.PA) Stock Historical Prices & Data - Yahoo Finance
- Orange > téléchargé avec yfinance

J’ai écrit un mail au développeur.

Bonjour,

Je n’avais pas remarqué cette erreur car je m’en sers exclusivement pour les cotations journalières ; pour une raison que j’ignore, le bug "disparaît" en utilisant la fonction yfinance.download() :


ps : ci-dessous le code

import finance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

df = yf.download(’ORA.PA’,period=’max’)

plt.plot(df.Close)
plt.title(’Orange’)
plt.grid()
plt.show()

Bonjour,

Le MarketData c’est un métier … comme indiqué ci dessus

Je suis en train de tester IEX Cloud | Financial Data Infrastructure avec une API stable et un pricing interessant.

OP

Hello les Pythonistas.

Si ça peut aider, j’ai fait une review des sources de données que j’ai pu trouver aujourd’hui sur ce fil (5/5) Extraire dans un fichier les données fondamentales des actions ? certaines sont dev first et prometteuses (propose un accès gratuit et aussi un accès payant utilisé par des professionnels).

Zhole a écrit :

Le MarketData c’est un métier … comme indiqué ci dessus

M07 a écrit :

De la même manière, dans un historique, on pourrait vouloir utiliser :
- le cours d’ouverture (calculé comment ?)
- le cours de clôture (calculé comment ?)
- le cours de dernière transaction
- le plus haut journalier
- le plus bas journalier
- le Mid journalier
- le Mid du carnet d’ordres à la clôture
- autre méthode ?

Pour le trading on utilise les cours temps réel pour le risque et le backtesting, Bloomberg fournit les prix suivants (dénomination anglaise):
- open
- close
- high
- low
- mid
- last

Le cours de référence utilisé en banque d’investissement est le last.
L’open et le close sont fournis par les échanges. Si je me souvient bien c’est juste la mi-distance (pondérée?) entre achat et vente dans le carnet d’ordre à l’ouverture et la clôture.

Petit retour d’expérience:
Depuis le début d’année, j’ai développé du code autour de pandas_datareader et yahoo finance, pour inclure quelques éléments techniques (momentum en autres) à mes données financières.

Il semble qu’il y ait un bug sur cette librairie et Yahoo ces derniers jours.

J’avais testé alphavantage il y a quelques mois, mais sans m’en sortir.
Grâce au post de MaximumsDM, ca a l’air de mieux fonctionner que je ne le pensais, sur le marché Euronext. Il est possible de produire une requête URL au format CSV, puis directement accéder aux données via Pandas read_csv.

IEX semble être limité aux US d’après leurs site web.

Avez-vous connaissance d’autres sources de données, incluant Euronext, à prix raisonnable, et qui s’interfacent bien avec Python?

Je n’utilisais pas yfinance mais pandas_datareader sur python 3.7. Peut être devrait-je changer de librairie, je prends note.

Avez-vous remarqué sur yfinance qu’après 50-70 appels à la fonction, les fichiers générés présentent des dates manquantes sur les derniers jours ?
Ce bug est présent sur pandas_datareader, intervient d’une manière silencieuse sans prévenir. J’ai dû ajouter des tests d’intégrité des données, mais cela reste du bricolage. Au début, je voulais récupérer un volume important de données, mais ce bug m’a refroidi.

Et du coup, cette indisponibilité de service est presque le coup de grâce en ce qui concerne l’usage de Yahoo Finance. yfinance est peut être plus robuste, je ne sais pas encore.
D’où l’idée de trouver d’autres fournisseurs pour 1/ ne pas tomber en rade 2/ avoir des données fiables.

PS: je viens d’ajouter yfinance en plus d’alphavantage. Ainsi, cela créé une solution de secours.