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Es una herramienta que facilita cargar a python datos bursátiles de México. Se basa en la libreía pandas.

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dabu-io/dabu-dev

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dabu

Español

dabu es un paquete de python enfocado en obtener información bursátil de las emisoras de capitales de la Bolsa Mexicana de Valores:

  1. Precios de mercado (De Yahoo!Finance)
  • Precio de cierre diario (Apertura, Máx, Mín, Cierre)
  • Precio intradía
  1. Reportes trimestrales (CNBV, 2017Q1 al presente)
  • Balance General
  • Estado de Resultados
  • Flujos de efectivo

Instalación

pip3 install dabu

Dependencias

Probado con las siguientes versiones

  • Python 3.9.1
  • Pandas 1.2.0
  • Requests 2.25.1

Ejemplo de uso

Importar librería

import dabu as db

Precio de cierre de AMXL (AmericaMovil)

amxl = db.Precios('amxl', '2021-01-10', '2021-02-04').resultado
amxl

Desplegara amxl como un DataFrame de pandas.

amxl

Precio más alto del día de una lista de emisoras

Puedes incluir una lista de tickers en lugar de una sola emisora. Por default, Precios descarga el Precio Ajustado y lo puedes cambiar por el precio de apertura, max, min o cierre.

maximo = db.Precios(['amxl', 'walmex', 'femsaubd'], '2021-01-20', '2021-02-04', tipo_precio='max').resultado
maximo

high

Precio Intradia

Puedes utilizar Intradia. El intervalo por default es de 1m y lo puedes cambiar a 2m, 5m, 10m, 15m, 30m, 60m y 90m. Al parecer Yahoo! Finance solo guarda los últimos 29 días con intervalos de 1m y no puedes descargar un rango mayor a 7 días, utilizando intervalos de 1m.

walmex = db.Intradia('walmex', '2021-01-30', '2021-02-04').resultado
walmex

intradia

Reportes trimestrales

Inicializar instancia

datos = db.Reportes()

Balance General

Vamos a decargar el Balance General de AC ("Arca Contal") del 1er trimestre de los años 2018 al 2020. La información la desplegaremos utilizando el atributo .head() de pandas.

ac = datos.balance('ac', ['2017-03-31','2018-03-31', '2019-03-31', '2020-03-31'])
ac.head()

ac_balac_g

Estado de resultados

Una vez cargada la instancia, no es necesario volverla a correr para cargar nueva información. Vamos a cargar el Estado de Resultados de WALMEX ("WalMart de México") al tercer trimestre del 2019 y 2020.

walmex = datos.restulados('walmex', ['2019-09-30', '2020-09-30'])
walmex.head()

walmex_resultados

Flujos de efectivo

Vamos a desplegar los Flujos de Efectivo de WALMEX para el mismo periodo que el Estado de Resultados.

walmex_cf = datos.flujos('walmex',['2019-09-30', '2020-09-30'])
walmex_cf.head()

walmex_flujos

Comparar un estado financiero entre varias emisoras

Hasta este punto, solamente hemos comparado un estado financiero contra diferentes trimestres de una misma emisora. También podemos comprar varias emisoras en un estado financiero utilizando el método comparar.

ingresos = datos.comparar( 'flujos', '2020-09-30',['walmex', 'ac', 'femsa', 'cemex'])
ingresos.head()

comparar

Other

Puedes enlistar todas las emisoras que tienen reportes financieros utilizando

data.lista_emisoras

Recuerda que puedes utilizar todas las funcionalidades de pandas para:

  • Generar señales de compra y venta en las series de tiempo
  • Calcular razones financieras
  • Realizar gráficas
  • Grabar DataFrames a Excel o a archivo csv
  • Etc.

Legal

dabu es distribuido bajo la licencia BSD 3-Clause. Lee el archivo LICENSE.txt para mayor información.

Espero que este paquete te sea útil. Porfavor escribeme cualquier sugerencia, pregunta o simplemente si quieres saludar a [email protected]!
Carlos Crespo

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Packages

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