Datos comerciales de NASDAQ

Estoy tratando de encontrar datos de stock para practicar, ¿hay un buen recurso para esto? Encontré esto: ftp://emi.nasdaq.com/ITCH/ pero solo tiene el año actual.

Ya tengo una forma de analizar el protocolo, pero me gustaría tener más datos para comparar. No tiene que estar en el mismo formato, siempre que tenga estadísticas de precios, operaciones y fechas.

Puede extraer datos de existencias muy fácilmente en python y R (probablemente también en otros idiomas) con los siguientes paquetes:

En python con: https://pypi.python.org/pypi/ystockquote

Este también es un tutorial realmente bueno en iPython que muestra cómo extraer los datos de stock y jugar con ellos: http://nbviewer.ipython.org/github/twiecki/financial-analysis-python-tutorial/blob/master/1 .% 20Pandas% 20Basics.ipynb

En R con: http://www.quantmod.com/

HTH.

Existen múltiples plataformas (como quandl, iex, yahoo) que proporcionan dichos datos y pandas_datareader le ofrece una interfaz aún mejor para recopilar datos de estas plataformas.

Mira este blog para un ejemplo rápido .

Muchos proveedores de datos han sido deshabilitados con el tiempo. Este todavía 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()