Google Finance - это финансовый сервис, предоставляющий исчерпывающую информацию о корпорациях, представленных на североамериканских биржах, о котировках их акций. В отличие от многих служб Google, эта пока не локализована. Так что российским пользователям придется иметь дело с англоязычным интерфейсом.
Для работы с сервисом необходимо иметь учетную запись Google Account. После того, как вы впервые зайдете в Google Finance, вы найдете множество деловой информации - бизнес-новости, сводки с бирж, данные о том, какие сектора экономики (здравоохранение, энергетика, транспорт, технологии и т.д.) поднялись, видеосюжеты и т.п.
Как только вы добавите в свой виртуальный портфель акции компаний, за которыми планируете следить, картина существенно изменится - при каждом последующем визите Google Finance вы будете видеть еще и новости по этим интересующим компаниям.
Вообще Google Finance идеально подходит для двух задач - поиска информации о фирмах, чьи акции котируются на фондовых рынках, и отслеживания изменений стоимости акций корпораций, в которые вы инвестировали свои средства.
Когда вы наберете в строке поиска, к примеру, Avtovaz, Google Finance уже во время набора текста предложит несколько вариантов, пытаясь "предсказать", что именно вас интересует. Пусть это будет "Волжский автозавод", поэтому выберем из предложенных вариантов AVTOVAZ OAO (AVAZ). Практически сразу Google Finance сообщит, чем занимается компания (например, "АвтоВАЗ" по данным Google, помимо производства автомобилей активно действует в таких секторах как страхование, банки, финансы), куда экспортирует свою продукцию, сколько сотрудников, каков юридический адрес и телефон. Более того, вы даже получите информацию о руководстве компании - кто и какую занимает должность, каков их возраст. Единственное, чего на мой взгляд не хватает - это ссылок напротив фамилий для поиска в Интернете (чтобы узнать, к примеру, прежнее место работы).
В случае, если вы проявляете интерес к западной компании, объем информации будет еще больше. Вам не просто сообщат, кто руководит компанией, но и дадут ссылки на биографии менеджеров, покажут их фотографии. Если у компании есть корпоративный блог, вам сообщат его адрес.
Когда вы изучаете информацию о какой-то фирме, стоит обратить внимание на раздел Related Companies, в котором представлены схожие компании. И хотя этот список составляется не вручную, он довольно точен. Для "Лукойла" в качестве Related Companies указаны исключительно российские компании.
Статистика результатов деятельности компании достаточно подробная и насчитывает порядка 20 позиций (цифра колеблется в зависимости от объема предоставленных данных).
При принятии решения о покупке или продаже акций полезной может оказаться любая информация. Google Finance выводит не только заголовки новостей, но и отрывки записей из блогов. Так что для полноты картины можно ознакомиться и с ними. Если вы подпишитесь на RSS-ленту новостей интересующей корпорации, вы будете читать ее в любимом RSS-ридере. В Google Finance для каждой компании можно создавать дискуссионные группы для обсуждения новостей и событий.
Отличительной особенностью Google Finance является интеграция с другими сервисами поискового гиганта. Если представленная на бирже компания предоставляет данные о графике и планах по проведению совещаний, советов, конференций и т.п., их можно импортировать на в Google Calendar. И тогда вы не пропустите,например, Lukoil Earnings Conference Call.
В Google Finance имеются и инструменты для наглядного представления информации. В частности сервис выводит удобные графики изменения котировок акций. Вы можете определять временные интервалы для просмотра, а также производить сравнения с акциями других компаний. Скажем, вы являетесь акционером Google и Yahoo! Интересно узнать, какая из корпораций для вас оказалась более доходной? С Google Finance сделать это легко.
Удобно организовано управление портфелями акций. Во-первых, вы можете создать столько портфелей, сколько потребуется (скажем, один с акциями энергетических компаний, другой - технологических, третий - фармацевтических и т.д.). Во-вторых, в рамках портфеля можно указывать транзакции (покупка-продажа, комиссионные, пояснительная заметка). В третьих, все данные можно сохранить в CSV-файле для дальнейшей работы в финансовой программе или привычном табличном процессоре.
Интересно, что в Google Finance не пошли на поводу Web20-моды и не стали разрабатывать инструменты для совместной работы - просматривать и редактировать портфели акций могут только лица знающие ваше имя пользователя и пароль к Google Account.
К недостаткам Google Finance можно отнести отсутствие уведомлений по электронной почте или SMS об изменениях стоимости акций. В результате вы не узнаете, когда цена на акции интересующей вас компании опустилась до необходимого уровня или напротив не поднялась до ожидаемого значения.
Подводя итог, отмечу, что впечатления от использования Google Finance у меня сложились исключительно положительные. Это мощный и удобный сервис, ориентированные не на профессиональных брокеров (им он скорее всего не подойдет), а на обычных пользователей, частных инвесторов, людей, которые хотят сохранить сбережения.
Что касается полезности Google Finance для россиян, то вопрос этот сложен. Хранить деньги в акциях у нас еще не привыкли, к тому же GF отслеживает только те компании, что представлены на североамериканских рынках. Но, с другой стороны, все больше отечественных корпораций размещают акции на иностранных биржах. Кроме того, Google Finance - это еще и отличный справочник по компаниям.Так что пойти по стопам Ингебор Моц никогда не поздно.
Google Finance - est un service en ligne gratuit publié par Google en 2006. Il permet de suivre le cours d actions et de devises. v · d · … Wikipédia en Français
Google Finance - Infobox Software | name = Google Finance caption = A screenshot of MasterCard s stock graph shown on Google Finance. developer = Google latest release version = latest release date = latest preview version = latest preview date = operating system … Wikipedia
Google Finance - Google URL http://www.google.de (Deutsche Version) http://www.google.ch (Schweizer Version) http://www.google.at (Österreichische Version) … Deutsch Wikipedia
Google - Cet article concerne l entreprise Google Inc. Pour le moteur de recherche, voir Google (moteur de recherche). Pour les autres significations, voir Google (homonymie). Logo de Google … Wikipédia en Français
Google (services en ligne)
Google translator - Liste des services en ligne de Google Google propose de nombreux services en ligne et tente de s imposer comme leader sur ce marché. En voici une liste (pas forcément exhaustive). Sommaire 1 Classement par date de lancement 1.1 1998 1.2 2000 … Wikipédia en Français
Google - (Гугл) Крупнейшая поисковая система Google, сервисы и инструменты Google История создания поиска Google, собственники и руководство Google, Google Apps, Google Maps, Google Chrome, Google Earth ,Picasa, Google Video, Google Images Google+,… … Энциклопедия инвестора
Google (homonymie) - Cette page d’homonymie répertorie les différents sujets et articles partageant un même nom. Google peut désigner: l entreprise Google son moteur de recherche Google (moteur de recherche) Google China, filiale chinoise de Google PageRank… … Wikipédia en Français
Google Data Liberation Front - Le Google Data Liberation Front (En français: Front de libération des données Google) est une équipe de l ingénierie chez Google, dont l objectif est de faciliter le déplacement des données des utilisateurs dans et hors des services de… … Wikipédia en Français
Google.org - is the charitable arm of Internet search engine company Google. It lists its mission as helping with global poverty, energy and the environment. It is a for profit charity, which means it is taxable. This also allows them to lobby and fund… … Wikipedia
Книги
- Python. Создание приложений. Библиотека профессионала , Уэсли Дж. Чан. Вы уже знаете язык Python, но хотите узнать больше? Намного больше? Погрузитесь в разнообразие тем, связанных с реальными приложениями. Книга охватывает регулярные выражения, сетевое…
- Banker"s Guide to New Small Business Finance. Venture Deals, Crowdfunding, Private Equity, and Technology , Charles Green H.. Detailed, actionable guidance for expanding your revenue in the face of a new virtual market Written by industry authority Charles H. Green, Banker"s Guide to New Small Business Finance…
Существует класс алгоритмов, основанных на корелляции цен активов на разных рынках. Для того, чтобы исследовать такие корелляции, например, между американским и российским рынком, необходимо иметь доступ к данным в реальном времени с западных бирж, поставку которых предлагают специальные провайдеры за довольно существенную плату.Однако, есть возможность использования вместо платного датафида парсинг данных real-time с сайта Google Finance. На таких данных высокочастотную стратегию, конечно, не построить, но для более медленных стратегий такой способ вполне подойдет. Впрочем, на высоких частотах сильной корелляции с американцами уже давно нет, и HFT алгоритмы с такой идеей не работают, а вот на длинных промежутках времени есть очень широкое поле для исследований. Как осуществить получение данных с Google Finance рассмотрено в блоге Pawel Lachowicz
,
перевод которой представлен ниже.
В этом посте мы рассмотрим, как получить данные реального времени, транслируемых на сайте Google Finance, для использования их в качестве исходных данных бэктеста или в реальном торговом приложении. Эти данные можно применять для внутридневных торговых систем. В заглавии поста показан пример отображения котировок Apple на Google Finance.
Ядро нашего кода, написанного на языке Python, представляет собой небольшую функцию, делающую основную работу.Для определенного тикера компании на сайте Google, она парсит данные непосредственно с сайта, получая последнюю текущую цену актива:
# Hacking Google Finance in Real-Time for Algorithmic Traders # # (c) 2014 QuantAtRisk.com, by Pawel Lachowicz import urllib, time, os, re, csv def fetchGF(googleticker): url="http://www.google.com/finance?&q=" txt=urllib.urlopen(url+googleticker).read() k=re.search("id="ref_(.*?)">(.*?)<",txt) if k: tmp=k.group(2) q=tmp.replace(",","") else: q="Nothing found for: "+googleticker return q
Для правильной работы программы нужно убедиться, что тикер написан верно (как будет показано ниже). Далее, отобразим на экране местное текущее время и затем заменим его на нью-йоркское (биржевое) время. Мы делаем это, так как будем получать цены акций, торгующихся на NYSE или NASDAQ. Если вы хотите получать значения английского индекса FTSE100, то нужно сменить время на универсальное (Лондон):
# отражаем местное время print(time.ctime()) print # устанавливаем время NYC os.environ["TZ"]="America/New_York" time.tzset() t=time.localtime() # string print(time.ctime()) print
Сделав это, применим стороннюю функцию combine для помещения всех считанных данных в переменную-список языка Python:
Def combine(ticker): quote=fetchGF(ticker) # используем функцию ядра t=time.localtime() # фиксируем момент времени output= return output
На вход мы подаем тикер интересующей нас компании с сайта Google:
Ticker="NASDAQ:AAPL"
для которого открываем новый текстовый файл, где будем сохранять все запросы в реальном времени:
# задаем имя файла для записи fname="aapl.dat" # удаляем файл, если он уже существует os.path.exists(fname) and os.remove(fname)
Далее создаем окончательный цикл по всему торговому дню. В нашем примере мы получаем последние данные в 16:00:59 по нью-йоркскому времени. Ключевой параметр программы - переменная freq, где мы задаем частоту внутридневной нарезки данных (в секундах). Автор определил, что оптимальным значением будет 600 сек (10 мин), так как при более частых запросах Google Finance может зафиксировать высокую активность с вашего IP и посчитать это флудом. Впрочем, вы можете найти наименьшее значение для вашего IP.
Freq=600 # запрашиваем данные каждые 600 sec (10 min) with open(fname,"a") as f: writer=csv.writer(f,dialect="excel") #,delimiter=" ") while(t.tm_hour<=16): if(t.tm_hour==16): while(t.tm_min<01): data=combine(ticker) print(data) writer.writerow(data) # записываем данные в файл time.sleep(freq) else: break else: for ticker in tickers: data=combine(ticker) print(data) writer.writerow(data) # записываем данные в файл time.sleep(freq) f.close()
Чтобы проверить, как программа работает на практике, автор запустил ее 9 января 2014 года по времени Нью-Йорка 03:31:19. Полученные данные записались в файл в следующем виде:
Thu Jan 9 03:31:19 2014 ...
Важно отметить, что время, которое мы записываем и пытаемся ассоциировать со временем полученной котировки, является локальным временем компьютера, поэтому не ожидайте равных временных интервалов между значениями и большой точности фиксации. Однако в нашем случае, когда мы хотим оценить корелляцию на довольно длительных промежутках, точность определения времени не имеет столь важного значения, как это бывает в случае высокочастотных стратегий. Обратим внимание, что если интернет соединение неустойчиво, то могут появляться пропуски в данных, как это видно на приведенном выше примере.
Представленный код может быть легко модифицирован, если вы хотите получать данные сразу по нескольким активам. Просто замените часть кода приведенной выше программы, начиная с определения переменной ticker, нижеследующим кодом:
Tickers=["NASDAQ:AAPL","NASDAQ:GOOG","NASDAQ:BIDU","NYSE:IBM", \ "NASDAQ:INTC","NASDAQ:MSFT","NYSEARCA:SPY"] # определяем имя выходного файла fname="portfolio.dat" # удаляем файл, если он уже существует os.path.exists(fname) and os.remove(fname) freq=600 # запрашиваем данные каждые 600 sec (10 min) with open(fname,"a") as f: writer=csv.writer(f,dialect="excel") #,delimiter=" ") while(t.tm_hour<=16): if(t.tm_hour==16): while(t.tm_min<01): #for ticker in tickers: data=combine(ticker) print(data) writer.writerow(data) time.sleep(freq) else: break else: for ticker in tickers: data=combine(ticker) print(data) writer.writerow(data) time.sleep(freq) f.close()
Запись котировок в реальном времени получилась такой:
Thu Jan 9 07:01:43 2014 ...
где мы можем увидеть значения текущих цен для 6 акций и одного биржевого фонда ETF через каждые 10 минут.
В заключении, от себя добавлю, что было бы интересно исследовать корелляцию между американскими и российскими сырьевыми компаниями, там может присутсвовать хороший временной гэп.