Dados Comerciais da NASDAQ

Estou tentando encontrar dados de estoque para praticar, existe um bom recurso para isso? Encontrei o seguinte: ftp://emi.nasdaq.com/ITCH/, mas só tem o ano atual.

Eu já tenho uma maneira de analisar o protocolo, mas gostaria de ter mais alguns dados para comparar. Ele não precisa estar no mesmo formato, desde que tenha estatísticas de preço, negociações e data.

Você pode extrair dados de estoque com muita facilidade em python e R (provavelmente também em outros idiomas) com os seguintes pacotes:

Em python com: https://pypi.python.org/pypi/ystockquote

Este também é um tutorial muito bom no iPython, que mostra como extrair os dados de ações e brincar com eles: http://nbviewer.ipython.org/github/twiecki/financial-analysis-python-tutorial/blob/master/1 .% 20Pandas% 20Basics.ipynb

Em R com: http://www.quantmod.com/

HTH.

Existem várias plataformas (como quandl, iex, yahoo) que fornecem esses dados e o pandas_datareader oferece uma interface ainda melhor para coletar dados dessas plataformas.

Confira este blog para um exemplo rápido .

Muitos provedores de dados foram desativados ao longo do tempo. Este ainda funciona

import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import pylab as pl
import datetime
from sklearn.cluster import AffinityPropagation
from sklearn import metrics
from matplotlib.collections import LineCollection
from pandas_datareader import data as wb
from sklearn import cluster, covariance, manifold


start = '2019-02-01'
end = '2020-02-01'

tickers = ['MMM',
'ABT',
'ABBV',
'ABMD',
'ACN',
'ATVI']

thelen = len(tickers)

price_data = []
for ticker in tickers:
    prices = wb.DataReader(ticker, start = start, end = end, data_source='yahoo')[['Open','Adj Close']]
    price_data.append(prices.assign(ticker=ticker)[['ticker', 'Open', 'Adj Close']])

#names = np.reshape(price_data, (len(price_data), 1))

names = pd.concat(price_data)
names.reset_index()