Développement d'outils d'analyse financière en Python : partage d'expériences et ressources

Cette discussion sur un forum d'investisseurs porte sur le développement d'outils d'analyse financière personnalisés en Python. Un membre, FrankChalmers, présente Prolix, son application d'analyse boursière intégrant des interfaces graphiques, des indicateurs techniques, et des fonctionnalités de suivi de portefeuille. La discussion se centre sur les méthodes de développement, les sources de données utilisées, et les défis liés à la collecte et au traitement de l'information financière.

Les participants partagent leurs expériences de développement en Python, mettant en avant des librairies comme Beautiful Soup pour le web scraping, Pandas et NumPy pour l'analyse de données, Matplotlib pour la visualisation graphique, et PostgreSQL pour la gestion de bases de données. Des débats concernant le choix entre frameworks (Tkinter, Django, Flask) et les problématiques liées aux dépendances logicielles et à la pérennité des sources de données sont également abordés. Le rendement des investissements et la gestion du risque sont des préoccupations récurrentes, notamment en ce qui concerne l'investissement à long terme face à la spéculation.

Plusieurs membres expriment leur intérêt pour l'intégration de données fondamentales et techniques, soulignant la difficulté de trouver des sources de données libres et fiables. Les discussions abordent les défis liés au web scraping, notamment la gestion des erreurs 429 (trop de requêtes) et la nécessité d'utiliser des techniques d'anonymisation. La question de l'utilisation de données en temps réel versus des données historiques est également débattue, avec une discussion sur la qualité et la fiabilité des données fournies par différentes sources (Yahoo Finance, Google Finance, Morningstar, IEX Cloud).

La discussion s'élargit sur l'utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle pour l'analyse et le backtesting de stratégies d'investissement, ainsi que sur la création d'applications web pour une meilleure accessibilité. Des questions sur les aspects légaux du web scraping massif sont soulevées. L'utilisation de librairies de backtesting existantes est suggérée afin d'éviter une redondance de travail et de profiter d'optimisations déjà réalisées.

Enfin, les participants partagent des liens vers des ressources utiles, dont des tutoriels, des cours en ligne et des bibliothèques Python (yfinance, pandas-datareader, Scrapy) pour faciliter le développement d'outils d'analyse financière.