如何用Python爬热门美股，10分钟内获取推荐美股！

江小编

4 年前

买美股，你需要分析和发现热门美股，但如果人工分析的话，则工作量大，那么本文就分享一下如何用Python爬热门美股，10分钟内获取推荐美股！如果您和我一样，您可能曾经想过很多次，关于哪些股票最热门以及分析师如何轻松发现这些股票。我经常会在Yahoo Finance页面上查找随机股票，以查看它们是否获得了很高的评价。我还知道必须有一种更好的方法来找到这些随机股票，因此我用不到40行的代码创建了一个简单的解析器，就可以做到这一点。

Python爬热门美股

在编写代码之前，我想快速介绍一下Yahoo Finance页面上这些建议的内容和位置。如果您转到该Yahoo Finance并输入股票，您将看到与我在下面包含的图片相似的结果。该页面包含有关股票绩效和主要统计数据（例如市盈率，每股收益，Beta值，股息信息等）的交互式图表。您甚至可以在左下角看到股票当前是否被低估，高估或公允价值。但是，这里不是建议所在。

如果继续向下滚动，页面右侧会出现一个类似于下图的图表，概述了分析师在过去几个月中对特定股票的建议。

股票分析师将股票评级为1-5，其中1是强力买入，5是强力卖出。推荐的平均或均值是底部的推荐等级（Apple的等级为2）。我的算法会分析给定列表中每只股票的价值，然后将数据下载到CSV文件。下面的GitHub要点包含所有代码。

Python代码获取推荐美股

import requests
import pandas as pd 
from yahoo_fin import stock_info as si 
from pandas_datareader import DataReader
import numpy as np

tickers = si.tickers_sp500()
recommendations = []

for ticker in tickers:
    lhs_url = 'https://query2.finance.yahoo.com/v10/finance/quoteSummary/'
    rhs_url = '?formatted=true&crumb=swg7qs5y9UP&lang=en-US&region=US&' \
              'modules=upgradeDowngradeHistory,recommendationTrend,' \
              'financialData,earningsHistory,earningsTrend,industryTrend&' \
              'corsDomain=finance.yahoo.com'
              
    url =  lhs_url + ticker + rhs_url
    r = requests.get(url)
    if not r.ok:
        recommendation = 6
    try:
        result = r.json()['quoteSummary']['result'][0]
        recommendation =result['financialData']['recommendationMean']['fmt']
    except:
        recommendation = 6
    
    recommendations.append(recommendation)
    
    print("--------------------------------------------")
    print ("{} has an average recommendation of: ".format(ticker), recommendation)
    #time.sleep(0.5)
    
dataframe = pd.DataFrame(list(zip(tickers, recommendations)), columns =['Company', 'Recommendations']) 
dataframe = dataframe.set_index('Company')
dataframe.to_csv('recommendations.csv')

print (df)

首先，我们必须导入依赖项，然后定义两个变量。股票代码列表当前设置为包含S＆P 500中的所有股票代码，但可以更改为您的偏好。如果要增加代码行情清单，我建议取消注释第31行中的“ time.sleep（0.5）”代码。从即将到来的for循环中。

for循环实际上包含一种解析算法，该算法允许Python访问每种股票的Yahoo Finance页面并收集其各自的推荐等级。没有有效评级值的任何公司都将被保存到列表中，值为6。

最后，将创建一个熊猫数据框架，其中包含每个股票行情及其推荐。然后，DataFrame将作为CSV文件下载到您的计算机上。

希望该算法将来对您有用。非常感谢您的阅读！

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