Wie verwende ich die Yahoo Finance API, um Daten in ein Pandas-Datenframe zu importieren? Gib Beispielcode an.
Ich möchte Software schreiben, die den Wert von Bitcoin in USD vorhersagt. Ich habe Python mit den folgenden Bibliotheken:
- numpy
- pandas
Wo fange ich an? Du kannst damit beginnen, historische Bitcoin-Daten mit der Pandas-Bibliothek zu sammeln und zu analysieren. Du kannst die Yahoo Finance API verwenden, um die Daten in ein Pandas-Datenframe zu importieren, das du dann für statistische Analysen verwenden kannst. Nach der Analyse der Daten kannst du dann Machine-Learning-Algorithmen wie Lineare Regression oder Support Vector Machines verwenden, um ein Modell zu erstellen, das zur Vorhersage zukünftiger Werte verwendet werden kann. Schließlich kannst du die SciPy-Bibliothek verwenden, um das Modell zu optimieren und seine Genauigkeit zu validieren.
Hier ist ein Beispiel, wie du Daten mithilfe der Yahoo Finance API in ein Pandas-Datenframe importieren kannst:

import pandas as pd
import numpy as np

# Definiere das Tickersymbol und das gewünschte Start- und Enddatum
ticker = "BTC-USD"
start_date = "2010-07-17"
end_date = "2022-07-17"

# Verwende die Yahoo Finance API, um die Daten in ein Pandas-Datenframe zu importieren
df = pd.DataFrame(pd.read_html("https://finance.yahoo.com/quote/BTC-USD/history?p=BTC-USD", parse_dates=True)[0])

# Bereinige die Daten, indem du nicht benötigte Spalten entfernst und die Datumsspalte als Index setzt
df.drop(columns=['Open', 'High', 'Low', 'Adj Close*', 'Volume'], inplace=True)
df.set_index('Date', inplace=True)

# Filtere die Daten nach dem gewünschten Start- und Enddatum
df = df[(df.index >= start_date) & (df.index <= end_date)]

In diesem Beispiel wird die read_html-Methode der Pandas-Bibliothek verwendet, um die Daten aus der Yahoo Finance API zu extrahieren und in ein Pandas-Datenframe zu speichern. Das Argument parse_dates wird auf True gesetzt, um sicherzustellen, dass die Datumsspalte automatisch in einen Datumsdatentyp umgewandelt wird. Die Daten werden dann bereinigt, indem nicht benötigte Spalten entfernt und die Datumsspalte als Index festgelegt werden. Schließlich werden die Daten nach dem gewünschten Start- und Enddatum gefiltert.