Extraire dans un fichier les données fondamentales des actions ?

pvbe · #1

Bonjour,

Un bon screener valable également pour les actions européenne: Zignals
Possibilité d’appliquer de nombreux filtres, exporter le résultat d’une stratégie vers excel….

Mots-clés : actions, données financières, extraire

spiny · #2

Vous pouvez l’avoir sur le site du financial times : Global equity screener - FT.com

Il est paramétrable à souhait et gratuit.

J’avais réaliser une vidéo sur son utilisation : investisseurdebutant.com

pvbe · #3

En effet sur Yahoo Finance on ne retrouve plus toutes les info pour certain pays.

Quelques sites pour retrouver le nombre d’actions exemple avec Picanol.

- MSN Money
Stock quotes, financial tools, news and analysis - MSN Money

- Wall Street Journal
PIC.BE Annual Income Statement - Picanol N.V. - Wall Street Journal

- Financial Time
Picanol NV, PIC:BRU financials - FT.com

icare · #4

Bonjour,
J’essaie de me faire un petit screener avec google spreadsheet.
Vous pouvez le voir ici : screener
J’utilise:
- Yahoo finance pour le nom et les cours du jour et a 6 mois.
- Bloomberg pour la capitalisation
- wall street journal pour les données fondamentales
Comme vous pouvez le voir, ça ne fonctionne pas encore parfaitement. Il reste encore des cas à traiter (bilans en USD, etc).
Mon plus gros souci est la performance. Si on copie les formules de calcul pour les appliquer à tous les tickers, le document ne s’ouvre plus du tout.
J’hésite à changer de techno. Je trouve séduisante l’idée d’une simple feuille de calcul dans le cloud.

roro · #5

Bonsoir,

Google Spreadsheet, c’est la version Google de Excel, utilisable en ligne => Google Sheets vous permet de créer et de modifier des feuilles de calcul en ligne
gratuitement

Dans une telle feuille de calcul, vous avez accès à des formules, comme sous Excel (SOMME, PRODUIT, etc.), et vous avez aussi une fonction spéciale, GOOGLEFINANCE, qui sert à importer des données depuis Google Finance (je vous ai mis le lien vers la documentation de la fonction GOOGLEFINANCE plus haut).

Essayez déjà avec ça, pour voir si ça répond à votre besoin (en particulier, il se peut que toutes ces données ne soient pas disponible pour les actions que vous visez, il vous faudra alors trouver un autre moyen d’y accéder).

Amicalement,

R.

roro · #6

Bonjour,

Ce genre de "limite" est la plupart du temps inscrite dans les conditions générales d’utilisations des sites.

Par exemple, dans votre cas:

WSJ a écrit :
You agree not to display, post, frame, or scrape the Content for use on another website, app, blog, product or service, except as otherwise expressly permitted by this Agreement. You agree not to create any derivative work based on or containing the Content. The framing or scraping of or in-line linking to the Services or any Content contained thereon and/or the use of webcrawler, spidering or other automated means to access, copy, index, process and/or store any Content made available on or through the Services other than as expressly authorized by us is prohibited.

Pareil pour Bloomberg, Reuters, etc.

Après, chaque site se protège comme il peut (banissement de l’IP au bout de X requêtes, etc.).

Et, bien sûr, vous enfreignez ces conditions d’utilisation à vos dépens ! Qui peuvent ne pas avoir de conséquences si vous faites 1 requête par jour pour votre gestion de portefeuille personnel, ou qui peuvent vous mener au procès si vous commercialisez un logiciel qui utilise des données provenant de ces sites sans autorisation et que vous persistez…

Amicalement,

R.

Samuel222 · #7

Il semblerait que les données de Quandl croisées avec cette liste des entreprises du S&P500 permettent d’atteindre mon objectif de départ : reproduire une vue automatique de l’indice S&P 500 Dividend Aristocrats.

À ce stade, j’ai une version encore très imparfaite. Mais les premiers résultats ne sont pas délirants :

sortie de moulinette a écrit :
|CVX|Chevron Corp.|Energy|3.80
|XOM|Exxon Mobil Corp.|Energy|3.64
|VFC|V.F. Corp.|Consumer Discretionary|3.19
|PG|Procter & Gamble|Consumer Staples|2.96
|LEG|Leggett & Platt|Consumer Discretionary|2.75
|APD|Air Products & Chemicals Inc|Materials|2.72
|AFL|AFLAC Inc|Financials|2.38
|CLX|The Clorox Company|Consumer Staples|2.34
|CL|Colgate-Palmolive|Consumer Staples|2.12
|GWW|Grainger (W.W.) Inc.|Industrials|1.95
|MKC|McCormick & Co.|Consumer Staples|1.89
|BCR|Bard (C.R.) Inc.|Health Care|0.42

Samuel222 · #8

arkamoon a écrit :
Si ce n’est pas indiscret, qu’avez vous utilisé comme moulinette?

Arkamoon, comme promis les données techniques sur ma tentative.

InvestisseurHeureux · #9

PoliticalAnimal a écrit :
Est-ce que la communauté a des conseils pour des états financiers de qualité gratuits s’il vous plaît ? J’apporte aussi ma pierre : pour l’instant le moins mauvais me semble être le site du Wall Street Journal même si pour les actions européennes, ils ont tendance à "gérer" les lignes du tableau de flux différemment.

Il n’y a plus que le WSJ, c’est celle que j’utilise pour XlsValorisation.

Les sources financières de qualité et gratuites diminuent année après année.

Lloydz · #10

Pour le Financial Times, il y a possibilité d’avoir le tarif étudiant - abordable <15 euros - pour les personnes qui ont un universitaire ou un étudiant dans leur entourage.

Il "suffit" d’avoir une adresse email universitaire nominative.

carignan99 · #11

Je voudrai apporter ma pierre à cet édifice. Avec je pense une solution pas parfaite, complètement artisanale, mais satisfaisante pour les "nuls" en Excel, comme moi. J’espère que les pros de l’info financière et d’Excel seront indulgents (mais qu’ils apporteront tout de même des critiques constructives pour pistes d’amélioration).

En tant qu’investisseur débutant, je cherche à me fabriquer un screener pour les 300 sociétés+ éligibles au PEA-PME. Donc bâtir une base de données financière pour ces sociétés. Concrètement, 300 lignes (une par société) et en colonne la dizaine de métriques dont j’ai besoin comme matériau de base (CA, Ebitda etc. + quelsques indicateurs de type béta, dividend yield etc.) x autant d’années que disponible sur le MS. De là, je pourrai fabriquer mes ratios (% évol. taux etc.)

Mon premier réflexe a été d’aller télécharger les bilans et CR sur le site du MS. Ce que j’ai fait (300 pour le CR + 300 pour les bilans - en fait moins si on compte les manquants sur le site). Ca m’a pris 3 bonnes heures , dont à peu près 2 pour trouver un moyen semi-automatisé de le faire puis convertir automatiquement les .csv en .xls sans avoir à les ouvrir les uns après les autres.

…Et à ce stade, je me suis aperçu que j’avais foncé comme un poulet sans tête. Les fichiers téléchargés ne sont franchement pas pratiques. Pas bien agencés, difficile de s’y repérer + surtout, je ne suis pas assez expert pour les fusionner et en faire une base de données cohérente et lisible. Bref, erreur de débutant : j’ai sorti la bombe A pour tuer une mouche et je ne sais pas me servir d’une bombe A.

Alors je suis revenu à la base. Fondamentalement, je n’ai à ce stade besoin que d’une dizaine de métriques pour mon screener. L’étude des bilans/CR complets se fera sur la short list. Comme je suis nul en NTIC, j’ai décidé d’investir $17 dans l’achat sur Internet d’un petit Excel avec une fonction ad hoc très simple d’utilisation, justement développée pour parser le site du MS (bilans, comptes de résultats et cash flow statement).

Donc dans Excel, pour télécharger les Chiffres d’affaires :
1. Pour une première société (ligne 1 de mon fichier), en colonne ’CA 2012’ (pour chiffre d’affaires 2012), entrer les 5 arguments nécessaires dans la fonction Excel ad hoc (code bourse, Ticker société, revenue, 2012 et période de référence - annuelle pour moi). Répéter 4 fois, en changeant simplement l’année - au final, 5 colonnes pour 5 années
2. Dans cette fonction, il suffit de changer ensuite le code société pour les 299 lignes suivantes. Ca prend environ 2 mns avec l’outil concatener.
3. Ca mouline ensuite une grosse 20aine de minutes (300 lignes sur 5 colonnes à parser)
3. Et voilà - pour 300 sociétés, 5 colonnes avec dans chacune le CA de l’année considérée (en fait non : quelques sociétés sont manquantes sur MS + évidemment données absentes pour les financières + pour une poignée, il faut changer le code de bourse - amsterdam et Bruxelles)

Durée totale de l’opération : une quinzaine de mns pour bien calibrer/vérifier la fiabilité sur quelques sociétés puis laisser mouliner 15-20 minutes.

J’ai réitéré pour l’Ebitda et ça marche très bien.
Je vais continuer sur la dizaine d’autres éléments dont j’ai besoin.

Ensuite, il y aura un gros travail d’audit à faire (pour vérifier la fiabilité des données et compléter les manquants). Mais au final, ça m’évite de faire des copier-coller depuis les pages Web, société par société…

En espérant que ça aide.

carignan99 · #12

Morning Star
je pensai l’avoir indiqué, désolé

niceday · #13

Pourquoi ne pas utiliser MorningStar direct Add-In Excel ? Ca a l’air gratuit.
Morningstar Excel Add-In

JesterInvest · #14

Je peux vous mettre ma partie du code qui gère ça. En gros il faut simuler l’appel sur le site web, donc regarder le code de la page sur yahoo qui appelle l’historique où vous trouverez le cookie à prendre et le crumb. Ça tient une année ensuite.

val cookie = "B=fgh654fgh&b=3&s=i0; expires=Sun, 08-Oct-2018 15:33:05 GMT; path=/; domain=.yahoo.com"
val crumb = "dfgd5df45g"
    
val datasets = table.symbols.split(",") map { symbol => 
      val ws = AhcWSClient()
          
          val response = ws.url(s"https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/${symbol}?period1=1000782659&period2=1507474659&interval=1d&events=history&crumb=${crumb}")
            .addHttpHeaders(("Cookie", cookie)).get().map{
        resp => resp.body
      }

PS : vous comprendrez que j’ai changé les données, donc le code ne fonctionnera pas directement.

AndreK · #15

Comme écrit précédemment la requête Yahoo suivante ne fonctionne plus :
http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s … mp;f=sl1c4
qui renvoyait un fichier CSV avec ici les cours de IBM et BAC.

Voici une requête équivalente (mais sans Crumb ni cookie) et qui fonctionne encore :
https://query1.finance.yahoo.com/v7/fin … MarketTime
Elle renvoie un flux JSON (pas aisément exploitable dans un tableur).

Pour mémoire j’indique aussi une autre forme :
https://query2.finance.yahoo.com/v8/fin … .yahoo.com
que je n’ai pas explorée (mais pareil elle ne nécessite pas de cookie).

Peut-être l’une de ces API permet-elle la récupération d’autres informations financières. A voir pour les curieux.

Sinon il existe aussi un autre fournisseur de cotes et autres données financières :
https://www.alphavantage.co/ (attention .co pas .com)
Certaines données sont gratuites, dont les cours sur de nombreux marchés.
Format CSV ou JSON. Les tickers sont au format Yahoo (avec au besoin l’extension .PA, .L, …). Exemples :
https://www.alphavantage.co/query?funct … xxxxxxxxxx
https://www.alphavantage.co/query?funct … xxxxxxxxxx
Vous noterez qu’il faut fournir une ApiKey, disponible gratuitement après inscription sur le site.

L’outil que j’utilise maintenant est une suite de scripts Perl : Finance::Quote (F::Q de son petit nom).
Disponible sur https://sourceforge.net/projects/finance-quote/ et sur CPAN.
Il est principalement utilisé par le logiciel de gestion de comptes personnelle GnuCash.
F::Q s’interface avec plusieurs fournisseurs de cours et renvoie un format unifié.
Certaines interfaces ne sont plus fonctionnelles mais les suivantes au moins le sont : Yahoo, AlphaVantage, MorningStar, Boursorama, et d’autres.

Si l’interfaçage avec du Perl vous semble abscons, vous pouvez utiliser ou vous inspirer des scripts fournis par GnuCash (par exemple gnc-fq-dump).
La production d’un fichier CSV est ensuite assez aisée.

InvestisseurHeureux · #16

Après des années de galère sur le sujet, voici une source de données financières et boursières très complète et facile d’accès :

Historical Prices and Fundamental Financial Data API

Le prix est modique (50 € par mois) et donne accès à des tonnes d’informations.

Plutôt que se galérer avec du web scrapping et de la rotation d’IP, on récupère ici les données au format JSON, et on a droit à 100 000 requêtes par jour, donc il y a de la marge.

Cerise sur le gâteau, la société est française, basée à Lyon.

Elle n’a que deux ans d’existence, donc on espère qu’elle est là pour durer, mais en l’état, il n’y a simplement pas mieux, et à ce prix, c’est juste ridiculement bon marché.

BabyStepGiantStep · #17

Hello,

Suite à mon inscription je me suis mis également à chercher des sources fiables et abordables pour des données. Voici un recap de ce que j’ai trouvé aujourd’hui:

Scraping

Le scraping est probablement contraire aux TOS:

- Morningstar: https://github.com/caiobran/mstables et Excel Morningstar Excel Add-In
- Yahoo Finance, code Python

BabyStepGiantStep a écrit :
import yfinance as yf

def hello_yahoo():
CAC40 = yf.Ticker("CAC.PA")

print(CAC40.history(start="2018-01-01", end="2020-10-01", interval="1mo"))

# Dividends
print(CAC40.dividends)

hello_yahoo()

Output Python a écrit :
Open High Low Close Volume Dividends Stock Splits
Date
2018-01-01 48.96 51.35 48.47 50.53 3202712.0 0.00 0
2018-02-01 50.78 50.97 46.63 49.05 4919310.0 0.00 0
2018-03-01 49.01 49.01 46.51 47.69 4559145.0 0.00 0
2018-04-01 47.69 51.13 47.03 51.13 3743672.0 0.00 0
2018-05-01 51.13 52.89 50.53 50.85 5155804.0 0.00 0
2018-06-01 51.29 52.52 49.66 50.38 3233066.0 0.00 0
2018-07-01 49.76 51.44 49.17 50.73 3055017.0 0.00 0
2018-07-11 NaN NaN NaN NaN NaN 1.59 0
2018-08-01 52.41 52.48 50.10 51.24 2049875.0 0.00 0
2018-09-01 51.21 52.63 49.52 52.15 3075179.0 0.00 0
2018-10-01 52.10 52.38 46.46 48.32 8635183.0 0.00 0
2018-11-01 48.19 49.00 46.43 47.47 3681092.0 0.00 0
2018-12-01 48.51 48.55 43.15 44.30 7989055.0 0.00 0
2018-12-12 NaN NaN NaN NaN NaN 0.14 0
2019-01-01 44.97 47.63 43.79 47.43 2955165.0 0.00 0
2019-02-01 47.49 49.83 46.97 49.75 6141445.0 0.00 0
2019-03-01 49.99 51.74 49.57 50.88 1816493.0 0.00 0
2019-04-01 51.27 53.39 51.16 53.38 1279523.0 0.00 0
2019-05-01 53.38 53.40 50.15 51.77 2673148.0 0.00 0
2019-06-01 50.29 54.42 50.07 54.05 1641573.0 0.00 0
2019-07-01 54.63 54.92 52.15 52.36 1081352.0 0.00 0
2019-07-10 NaN NaN NaN NaN NaN 1.57 0
2019-08-01 53.73 54.31 50.47 53.47 5618384.0 0.00 0
2019-09-01 53.53 55.57 53.15 55.48 2928751.0 0.00 0
2019-10-01 55.63 56.43 52.70 55.99 2039663.0 0.00 0
2019-11-01 56.24 58.29 56.12 57.71 1538339.0 0.00 0
2019-12-01 57.91 59.20 55.74 58.33 941546.0 0.00 0
2019-12-11 NaN NaN NaN NaN NaN 0.11 0
2020-01-01 58.44 59.93 56.88 56.92 1266198.0 0.00 0
2020-02-01 57.10 59.88 51.35 51.92 2335018.0 0.00 0
2020-03-01 52.96 54.11 35.70 43.25 9302191.0 0.00 0
2020-04-01 41.85 46.37 40.74 44.83 3259409.0 0.00 0
2020-05-01 44.83 47.30 41.55 46.44 2263149.0 0.00 0
2020-06-01 47.21 51.61 46.47 48.99 4001380.0 0.00 0
2020-07-01 49.08 50.96 47.10 47.10 1933324.0 0.00 0
2020-08-01 47.31 50.15 46.93 48.71 1137068.0 0.00 0
2020-09-01 48.94 50.52 46.86 47.58 2429297.0 0.00 0
2020-10-01 48.05 49.30 47.11 48.61 938291.0 0.00 0
Date
2018-07-11 1.59
2018-12-12 0.14
2019-07-10 1.57
2019-12-11 0.11
Name: Dividends, dtype: float64

Fournisseur API (précemment mentionnés)

Récap des fournisseurs d’API mentionnés précédemment
- Quandl: https://docs.quandl.com/
- Barchart: https://www.barchart.com/ondemand/free-market-data-api
- Alphavantage: https://www.alphavantage.co/ et https://github.com/RomelTorres/alpha_vantage
- EOD Historical Data: https://eodhistoricaldata.com/

Fournisseur API (nouveaux)

Voici des fournisseurs d’API que je n’ai pas vu mentionné sur le forum

- ADVFN: Plusieurs repos sur Github, notamment pour le Brésil mais je suis sceptique sur le temps passé à comprendre l’API, exemples:
- https://uk.advfn.com/Help/exporting-results-588.html
- Reports Air Liquide
- Arlington Asset Investment Corp AI Fundamentals and Key Ratios
- Arlington Asset Investment Corp AI Fundamentals and Key Ratios
- Prix EOD UK en CSV: https://uk.advfn.com/p.php?pid=filterxd … &zip=0

- FinancialModelingPrep: https://financialmodelingprep.com/developer/docs/, exemple d’interface: https://github.com/amolnaik/pynance
- FMPCloud: https://fmpcloud.io/ et https://github.com/razorhash/pyfmpcloud

Opinions

Quandl: Je me suis inscrit sur Quandl, la doc semble dev-first est très bien ficelée, par contre je ne comprends absolument pas le pricing. Cela ressemble à une marketplace, ça me rappelle les méthodes Bloomberg et Reuters pour les pros avec un prix par flux/stock exchange et par ligne, en tant que particulier je préfère un flat rate avec un accès clair à tout le catalogue.

ADVFN: Comme dit précédemment, je suis sceptique sur comprendre la logique de leur API et le site me semble très vieillot ce qui me laisse douter de la qualité des APIs, les examples des rapports Air Liquide donne des rapports de 2015 également donc je me pose des questions sur leurs fraicheurs (peut-être que ça renvoi automatiquement le plus vieux rapport disponible, celui d’il y a 5 ans mais je n’avais pas envie de creuser).

FinancialModelingPre et FMPCloud me semble très prometteur, plusieurs examples concis sur Github, un site dev/API first et un pricing simple (gratuit 250 requêtes/jour, illimités pour 14 dollars/mois). En revanche, je ne comprends pas la différence entre les deux offres.

Barchart: Pas de bourse de Paris

EOD Historical Data: je ne me suis pas encore penché dessus.
A noter que EODHD a sorti un screener https://eodhistoricaldata.com/financial … rket-data/ et un add-in Excel https://eodhistoricaldata.com/financial … rice-feed/

Alphavantage: je ne me suis pas penché dessus non plus.
Toutefois, les limitations de leur API free sont assez dures à trouver, voir ici: https://algotrading101.com/learn/alpha-vantage-guide/ de plus je n’ai pas l’impression qu’ils fournissent les fondamentaux.

MaximusDM · #18

Aujourd’hui, petit test des api alphavantage.

Avec un compte free, voici les limitations :

Are there usage/frequency limits for the API service?

We are pleased to provide free stock API service for our global community of users for up to 5 API requests per minute and 500 requests per day. If you would like to target a larger API call volume, please visit premium membership.

Je n’ai pas trouvé d’infos sur leurs sources ni sur l’ensemble des marchés couverts par les api, mais à première vue, les marchés US, Canadiens, LSE, allemands (xetra, franckfort) et français sont couverts.
Ce qui est une bonne surprise car lors de mes précédentes recherches sur d’autres fournisseurs, les US sont souvent le seul pays couvert.

* Une recherche par libellé ou sur une partie du ticker est possible, ce qui permet de récupérer les tickers et places de marchés associées.
exemple : recherche de KWEB, réponse : 2 occurences, l’une à NY, l’autre à londres.
https://www.alphavantage.co/query?funct … ey=xxxxxxx

{
"bestMatches": [
{
"1. symbol": "KWEB",
"2. name": "KraneShares CSI China Internet ETF",
"3. type": "ETF",
"4. region": "United States",
"5. marketOpen": "09:30",
"6. marketClose": "16:00",
"7. timezone": "UTC-05",
"8. currency": "USD",
"9. matchScore": "1.0000"
},
{
"1. symbol": "KWEB.LON",
"2. name": "KraneShares CSI China Internet ETF USD",
"3. type": "ETF",
"4. region": "United Kingdom",
"5. marketOpen": "08:00",
"6. marketClose": "16:30",
"7. timezone": "UTC+00",
"8. currency": "GBP",
"9. matchScore": "0.8000"
}
]
}

* quelques apis intéressantes pour moi proposées par alphavantage:
1. Forex
2. Données End Of month. Mon objectif est de récupérer le cours au dernier jour du mois d’un indice ou d’un fond afin d’en faire un benchmark.
Autre point intéressant avec cette api, c’est que le dividende versé au cours du mois est mentionné.
exemple : https://www.alphavantage.co/query?funct … ey=xxxxxxx

{
"Meta Data": {
"1. Information": "Monthly Adjusted Prices and Volumes",
"2. Symbol": "GLU",
"3. Last Refreshed": "2021-02-12",
"4. Time Zone": "US/Eastern"
},
"Monthly Adjusted Time Series": {
"2021-02-12": {
"1. open": "19.5000",
"2. high": "19.6000",
"3. low": "18.6900",
"4. close": "19.0880",
"5. adjusted close": "19.0880",
"6. volume": "219133",
"7. dividend amount": "0.1000"
…

3. Les données fondamentales sont disponibles.
Bonus pour ceux que cela intéresserait : le calendrier des prochaines "earnings" et le calendrier des prochaines ipos (sur 3 mois) sont disponibles.

Enfin Alphavantage propose des add-ons pour excel. Perso, je préfère utiliser mes propres méthodes d’appel depuis excel et consommer les apis de façon totalement customisé, mais c’est un choix perso.

Bref, après un premier tour rapide, la solution me parait faire des choses intéressantes.

QMcorp · #19

Il y a differentes manieres plus ou moins efficaces (je ne suis pas expert non plus mais si je peux vous faire gagner les quelques heures que j’ai passe sur la question):

Niveau 1: utiliser la fonction stockhistory d’excel ou de google sheet. Avantage: simple / Inconvenient: donnees en "live" et pas tres pratique pour construire une database.

Niveau 2: payer l’acces a une database qui va vous donner un API. Utilsier powerquery (integere dans excel) pour acceder a cette database. Avantage: simple / Inconvenient : payant

Niveau 3: coder un script python pour faire du webscrapping et fabriquer vous meme votre database. Avantage: 100% homemade + vous montez en competences / Inconvenients: il faut apprendre a coder en python et passer du temps sur la solution.

Je suis preneur des autres methodes si certains ont creuse plus loin le sujet.

Tikok · #20

@gandolfi

Avant de vous lancer dans le développement probablement chronophage d’une solution de webscrapping, je vous conseille au préalable de consulter les logiciels de gestion de portefeuille existant sur le marché. Sauf si vous avez un besoin très spécifique et particulier ce que vous cherchez existe déjà.

Bien souvent les applications existantes proposent le webscrapping depuis les sites des fournisseurs de cotations habituels (Yahoo, FT ou autres). L’avantage de passer par un logiciel maintenu ce sont les mises à jour qui permettent de continuer le scrapping des données lorsque les fournisseurs changent de protocole.

Je peux vous conseiller le logiciel notre hôte xlsPortfolio ou l’excellent Portfolio Performance qui a l’avantage d’être gratuit, open source et suivi par une communauté de développeurs actifs avec des mises à jours régulières.

Avec Portfolio Performance, il est aussi possible de récupérer des données ultra-complètes sur de longues périodes en utilisant des API de bases de données spécialisées dans le domaine telles que Quandl, Alphavantage, EOD Historical Data ou Twelve Data déjà citées dans les premiers posts de ce fil.

J’utilise Portfolio Performance au quotidien pour le suivi de mon portefeuille et j’en suis pleinement satisfait. Vous trouverez mon retour d’expérience à propos de ce logiciel ici.

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Extraire dans un fichier les données fondamentales des actions ?

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1 #1 28/07/2011 09h57

1 #2 04/09/2011 19h11

4 #3 09/03/2014 22h29

1 #4 08/08/2015 15h16

1 #5 23/02/2016 22h44

1 #6 05/10/2016 08h48

WSJ a écrit :

1 #7 17/05/2017 16h34

sortie de moulinette a écrit :

2 #8 22/05/2017 18h28

arkamoon a écrit :

1 #9 12/10/2017 10h35

PoliticalAnimal a écrit :

1 #10 12/10/2017 11h38

1 #11 20/10/2017 19h56

1 #12 20/10/2017 21h21

1 #13 21/10/2017 16h46

1 #14 03/11/2017 14h47

2 #15 03/12/2017 17h03

2 #16 21/05/2019 14h01

1 #17 23/10/2020 01h46

BabyStepGiantStep a écrit :

Output Python a écrit :

3 4 #18 16/02/2021 14h38

1 #19 26/06/2023 11h58

1 2 #20 05/09/2023 02h26