Ад1М расшифровка: Листы алюминивые АД1М

Фундаментальные данные отлично подходят для качественного анализа, но, как и данные о ценах, поток данных для них может быть довольно дорогостоящим. Yahoo Finance имеет огромное количество доступных фундаментальных данных. Мы можем автоматизировать процесс поиска фундаментальных данных, соскребая их прямо с сайта.

Для очистки наших данных нам нужны следующие библиотеки:

1. urllib2 — эта библиотека содержит два импорта, которые нам нужны, Requests и urlopen. Этот модуль поставляется с Python, поэтому вам не нужно его устанавливать. Это поможет нам открыть ссылку Yahoo Finance и получить данные.
2. time — эта библиотека позволит нам перевести Python в спящий режим, чтобы мы не были заблокированы Yahoo Finance.

Наша программа примет список тикеров и список показателей и вернет основные данные для каждой акции. Кроме того, мы создадим каталог для хранения фундаментальных данных по каждой акции.

Давайте сначала создадим файл Python с именем scrape_fundamental_data. py и импортируем наши библиотеки: urlib2 с модулями Requests и urlopen, а также время. Делаем так:

 из запроса импорта urllib2, urlopen
время импорта
 

Затем мы создадим нашу функцию, которую назовем фундаментальным_скрейпером. Это займет список тикеров и список метрик.

 из запроса импорта urllib2, urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
 

Yahoo Finance дает нам ссылку с кодом, по которому мы можем получить доступ к финансовым данным. Мы создадим словарь для хранения этих кодов и будем извлекать их из нашего словаря, когда они нам понадобятся. Коды фундаментальных (и некоторых технических) показателей следующие:

• ставка — ‘б’
• закрыть — ‘р’
• открыть — «о»
• дивиденд_доходность — ‘г’
• доллар_обмен — ‘c1’
• процент_изменения — ‘p2’
• дней_низкий — ‘г’
• дней_высокий — ‘ч’
• 1_year_target_price — ‘t8’
• 200_day_ma_dollar_change (скользящая средняя) — ‘m5’
• 200_day_ma_percent_change — ‘m6’
• 50_day_ma_dollar_change — ‘m7’
• 50_day_ma_percent_change — «м8»
• 200_day_ma — ‘m4’
• 50_day_ma — м3
• доход — ‘s6’
• 52_week_high — «к»
• 52_week_low — ‘й’
• 52_week_range — ‘н’
• market_cap — ‘j1’
• float_shares — ‘f6
• имя — ‘n’
• символ -‘s’
• обмен -‘х’
• акций_в обращении — ‘j2’
• объем -‘v’
• ask_size — ‘a5’
• bid_size — ‘b6’
• last_trade_size — ‘k3’
• средний_дневной_объем — ‘a2’
• eps — ‘е’
• current_eps_estimate — ‘e7’
• next_year_eps_estimate — ‘e8’
• next_quarter_eps_estimate — ‘e9’
• book_value — ‘b4’
• EBITDA — ‘j4’
• цена_к_продажам — ‘p5’
• цена_к_книге — ‘p6’
• пэ-‘р’
• штифт — ‘r5’
• короткое_отношение — ‘s7’

Мы можем создать словарь следующим образом:

 из urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
 

Мы можем передать список метрик, таких как [‘pe’,’peg’,’volume’], но что, если нам нужны все метрики? Мы не хотим вводить все вышеперечисленные показатели в список. Мы можем установить metrics = ‘all’ и создать условие для извлечения всех значений из словаря и всех ключей из словаря. В противном случае мы просто выбираем значения из словаря, соответствующие метрикам в нашем списке метрик. Мы реализуем это следующим образом:

 из запроса импорта urllib2, urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
 

Мы хотим сохранить метрики в текстовый файл с именем фундаментальный_metrics.txt. Мы также хотим вернуть словарь наших биржевых тикеров с каждой метрикой и их значениями. Мы можем создать словарь, в котором есть ключ, являющийся биржевым тикером, и значение, являющееся элементом словаря (ключ и значение) метрики и значения метрики. Для этого нам нужно создать два пустых словаря, назовем их d1 и d2. Мы можем реализовать это, и наш код выглядит следующим образом:

 из запроса импорта urllib2, urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
 

Выше d1 — это словарь, в котором будут храниться тикеры, а d2 — это словарь, в котором будут храниться метрики и их значения. Нам также нужно создать переменную count, чтобы через каждые 50 запросов мы могли переводить нашу программу в спящий режим, чтобы предотвратить блокировку Yahoo Finance. Затем нам нужно перебрать диапазон длины тикеров. Это означает, что если тикеры =[‘AAPL’,’MSFT’,GILD], то len(тикеры) равно 3, а диапазон(len(тикеры)) = диапазон(3), что даст нам значения 0,1,2 для каждая итерация i. Внутри этого цикла for мы запишем имя наблюдаемого тикера (tickers[i]) в файл csv. Затем нам нужно вложить цикл for для диапазона (len (метрики)). Здесь мы создадим нашу ссылку запроса, а затем запросим ее. Затем мы можем открыть его и прочитать, декодировать и разделить его содержимое в переменную с именем content. Затем мы можем записать метрику и значение метрики (содержимое) в CSV-файл под именем биржевого тикера (которое записывается в первом цикле for). Мы позволим словарю d2 содержать метрику в качестве ключа и содержимое в качестве значения. Вне вложенного цикла for мы примем d1 тикера (d1[ticker]) равным d2. Это позволит нашему словарю выглядеть так: dict = {‘AAPL’:{‘pe’:’13.98″, «привязка»: «1,49», «eps»: 8,31}, «GILD»: {‘pe’: «6,86», «привязка»: «-9,39», «eps»: 10,81}}. Затем мы можем вызвать dict[‘AAPL’][‘peg’] и получить «1.49». Мы можем сделать его плавающим, вызвав float(dict[‘AAPL’][‘peg’]). После этого мы сбрасываем d2 в пустой словарь и записываем пустую строку в наш файл, чтобы у нас был пробел перед нашим следующим тикером и его данными. Наш код выглядит следующим образом:

 from urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
    количество = 1
    для i в диапазоне (len (тикеры)):
        f1.write(тикеры[i]+'\n')
        для j в диапазоне (len (метрики)):
            req_link = 'http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=%s&f=%s' % (тикеры [i], значения [j])
            req = Запрос (req_link)
            resp = urlopen(req)
            содержимое = соответственно.read().decode().strip()
            f1.write(метрики[j]+': '+str(content)+'\n')
            d2[метрики[j]] = содержание
        d1[тикеры[i]] = d2
        д2 = {}
        f1.write('\n')
 

Теперь нам нужно обновить нашу переменную count и посмотреть, сделали ли мы более 50 запросов. Мы можем использовать модуль, чтобы проверить, если count% 50 == 0. Если это так, мы используем модуль времени и спим в течение 10 секунд. С этой реализацией наш код выглядит следующим образом:

 from urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
    количество = 1
    для i в диапазоне (len (тикеры)):
        f1.write(тикеры[i]+'\n')
        для j в диапазоне (len (метрики)):
            req_link = 'http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=%s&f=%s' % (тикеры [i], значения [j])
            req = Запрос (req_link)
            resp = urlopen(req)
            содержимое = соответственно.read().decode().strip()
            f1.write(метрики[j]+': '+str(content)+'\n')
            d2[метрики[j]] = содержание
        d1[тикеры[i]] = d2
        д2 = {}
        f1.write('\n')
        количество = количество + 1
        если количество %50 == 0:
            время сна(10)
 

Теперь мы закрываем наш файл и возвращаем наш словарь d1, который содержит все показатели для каждого тикера. Наша программа закончена. Наша последняя функция выглядит следующим образом:

 from urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
    количество = 1
    для i в диапазоне (len (тикеры)):
        f1.write(тикеры[i]+'\n')
        для j в диапазоне (len (метрики)):
            req_link = 'http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=%s&f=%s' % (тикеры [i], значения [j])
            req = Запрос (req_link)
            resp = urlopen(req)
            содержимое = соответственно.read().decode().strip()
            f1.write(метрики[j]+': '+str(content)+'\n')
            d2[метрики[j]] = содержание
        d1[тикеры[i]] = d2
        д2 = {}
        f1.write('\n')
        количество = количество + 1
        если количество %50 == 0:
            время сна(10)
    f1.закрыть()
    возврат d1
 

Давайте теперь запустим нашу программу с некоторыми примерами запросов. Давайте получим реальную стоимость, привязку и средний дневной объем для AAPL, GILD и MSFT. Мы можем сделать это следующим образом:

 из urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
    количество = 1
    для i в диапазоне (len (тикеры)):
        f1.write(тикеры[i]+'\n')
        для j в диапазоне (len (метрики)):
            req_link = 'http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=%s&f=%s' % (тикеры [i], значения [j])
            req = Запрос (req_link)
            resp = urlopen(req)
            содержимое = соответственно.read().decode().strip()
            f1.write(метрики[j]+': '+str(content)+'\n')
            d2[метрики[j]] = содержание
        d1[тикеры[i]] = d2
        д2 = {}
        f1.write('\n')
        количество = количество + 1
        если количество %50 == 0:
            время сна(10)
    f1.закрыть()
    возврат d1
если __name__ == '__main__':
    тикеры = ['AAPL','GILD','MSFT']
    metrics = ['pe','peg','average_daily_volume','eps']
    f = фундаментальный_скребок (тикеры, метрики)
    напечатать f
    напечатать f['AAPL']['привязка']
 

Наш вывод выглядит следующим образом:

 {'GILD': {'average_daily_volume': u'9588860', 'peg': u'-9. 39', 'eps': u'10.81', 'pe': u' 7.06'}, 'AAPL': {'average_daily_volume': u'32163100', 'привязка': u'1.48', 'eps': u'8.31', 'pe': u'13.96'}, 'MSFT': {'average_daily_volume': u'27784900', 'привязка': u'2,33', 'eps': u'2,09', 'pe': u'29,84'}}
1,48
 

Из приведенного выше видно, что мы можем получить доступ к привязке AAPL через f[‘AAPL’][‘peg’], что дает нам 1,48.

Мы смотрим в наш файл basic_metrics.txt и видим следующее:

 ААПЛ
ре: 13,96
колышек: 1,48
средний_дневной_объем: 32163100
эп.: 8,31
ПОЗОЛОЧИТЬ
ре: 7.06
привязка: -9,39
средний_дневной_объем: 9588860
эп.: 10,81
МСФТ
ре: 29,84
привязка: 2,33
средний_дневной_объем: 27784900
эп.: 2.09
 

Мы можем запустить нашу программу и запросить все показатели следующим образом:

 из urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
    количество = 1
    для i в диапазоне (len (тикеры)):
        f1.write(тикеры[i]+'\n')
        для j в диапазоне (len (метрики)):
            req_link = 'http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=%s&f=%s' % (тикеры [i], значения [j])
            req = Запрос (req_link)
            resp = urlopen(req)
            содержимое = соответственно.read().decode().strip()
            f1.write(метрики[j]+': '+str(content)+'\n')
            d2[метрики[j]] = содержание
        d1[тикеры[i]] = d2
        д2 = {}
        f1.write('\n')
        количество = количество + 1
        если количество %50 == 0:
            время сна(10)
    f1.закрыть()
    возврат d1
если __name__ == '__main__':
    тикеры = ['AAPL','GILD','MSFT']
    метрика = 'все'
    f = фундаментальный_скребок (тикеры, метрики)
    напечатать f
    print f['GILD']['revenue']
 

Наш вывод выглядит следующим образом:

 {'GILD': {'revenue': u'31. 58B', 'average_daily_volume': u'9588860', 'eps': u'10.81', 'dollar_change': u' +2,22', '200_day_ma_percent_change': u'-2,13%', '200_day_ma': u'78,04', 'закрытие': u'74,16', 'dividend_yield': u'2,63', 'price_to_sales': u'3,09' , 'open': 74,53 u', 'ebitda': 20,38 u', 'price_to_book': 5,81 u', '52_week_range': 70,83 - 103,10 u', 'float_shares': 1308378000' , '52_week_high': u'103,10', '50_day_ma': u'73,97', 'pe': u'7,06', 'ask_size': u'200', '50_day_ma_dollar_change': u'2,41', 'привязка': у'-9.39', '1_year_target_price': u'95.19', 'symbol': u'"GILD"', 'book_value': u'12.76', 'market_cap': u'100.63B', 'percent_change': u'" +2,99%"", "обмен": u'"NMS"', 'ставка': u'76,36', 'объем': u'14914161', 'current_eps_estimate': u'11,47', 'days_high': u' 76,98 ', '200_day_ma_dollar_change': u'-1,66', 'shares_outstanding': u'1317456000', '50_day_ma_percent_change': u'+3,26%', 'name': u'"Gilead Sciences, Inc.", 'next_quarter_eps_estimate ': u'2,60', 'short_ratio': u'1,65', 'days_low': u'74,38', '52_week_low': u'70,83', 'next_year_eps_estimate': u'10,78', 'bid_size': u'1800 ', 'last_trade_size': u'943417'}, 'AAPL': {'доход': u'215,64B', 'average_daily_volume': u'32163100', 'eps': u'8,31', 'dollar_change': u'-0,13', '200_day_ma_percent_change' : u'+6,71%', '200_day_ma': u'108,72', 'закрытие': u'116,15', 'дивидендная_доходность': u'1,97', 'price_to_sales': u'2,87', 'открыто': u' 115,85 ', 'EBITDA': 70,53 млрд дол. , 'price_to_book': 4,83 дол., '52_week_range': 89,47 - 118,69 u', 'float_shares': 5313329000', '52_week_high': u' 118,69 ', '50_day_ma': u'113,43', 'pe': u'13,96', 'ask_size': u'9600', '50_day_ma_dollar_change': u'2,59', 'привязка': u'1,48', '1_year_target_price': u'132,14', 'символ': u'"AAPL"', 'балансовая_стоимость': u'24,03', 'рыночная капитализация': u'618,65B', 'percent_change': u'"-0,11%"', 'обмен': u'"NMS"', 'ставка': u'115,97', 'объем': u'21118116', 'current_eps_estimate': u'9.01' , 'days_high': u'116,51', '200_day_ma_dollar_change': u'7,30', 'shares_outstanding': u'5332312000', '50_day_ma_percent_change': u'+2,28%', 'name': u'"Apple Inc." ', 'next_quarter_eps_estimate': u'2,13', 'short_ratio': u'1,45', 'days_low': u'115,75', '52_week_low': u'89.47", 'next_year_eps_estimate': u'10,08', 'bid_size': u'100', 'last_trade_size': u'1804596'}, 'MSFT': {'доход': u'85,39B', 'average_daily_volume' : u'27784900', 'eps': u'2.09', 'dollar_change': u'-0.28', '200_day_ma_percent_change': u'+7. 73%', '200_day_ma': u'57.83', 'close': u '62,58', 'дивидендная_доходность': u'2,51', 'price_to_sales': u'5,70', 'open': u'62,48', 'ebitda': u'26,96B', 'price_to_book': u'6,92', '52_week_range': u'"48.03 - 64.10"', 'float_shares': u'7588275000', '52_week_high': u'64.10', '50_day_ma': u'61.66', 'pe': u'29.84", "ask_size": 600 u, "50_day_ma_dollar_change": 0,64 u, "привязка": 2,33 u, 1_year_target_price: 65,36 u, 'символ': u'"MSFT"' , 'балансовая_стоимость': u'9,04', 'рыночная капитализация': u'484,40B', 'percent_change': u'"-0,45%"', 'биржа': u'"NMS"', 'ставка': u' 62.25", "объем": u'21339969', 'current_eps_estimate': u'2.98', 'days_high': u'62.75', '200_day_ma_dollar_change': u'4.47', 'shares_outstanding': u'7775350000', '50_day_ma_percentchange ': u'+1,03%', 'имя': u'"Microsoft Corporation"', 'next_quarter_eps_estimate': u'0,72', 'short_ratio': u'2,02', 'days_low': u'62,12', '52_week_low ': u'48,03', 'next_year_eps_estimate': u'3,26', 'bid_size': u'100', 'last_trade_size': u'2685688'}}
31,58 Б
 

Наш основной_metrics. txt выглядит следующим образом:

 AAPL
рыночная капитализация: 618,65 млрд.
процент_изменения: "-0,11%"
доход: 215,64 млрд.
средний_дневной_объем: 32163100
аск_размер: 9600
ставка: 115,97
next_quarter_eps_estimate: 2,13
короткое_отношение: 1,45
доллар_обмен: -0,13
current_eps_estimate: 9,01
200_day_ma_percent_change: +6,71%
200_day_ma: 108,72
дивиденд_доходность: 1,97
закрыть: 116,15
цена_к_продажам: 2,87
открытый: 115.85
50_day_ma_dollar_change: 2,59
обмен: "НМС"
количество акций_outstanding: 5332312000
объем: 21118116
50_day_ma_percent_change: +2,28%
колышек: 1,48
EBITDA: 70,53 млрд.
название: «Apple Inc.»
цена_в_книге: 4,83
52_week_range: "89.47 - 118,69"
float_shares: 5313329000
52_week_high: 118,69
50_day_ma: 113.43
эп.: 8,31
next_year_eps_estimate: 10.08
дней_низкий: 115,75
52_week_low: 89,47
ре: 13,96
дней_высокий: 116,51
200_day_ma_dollar_change: 7.30
книжное_значение: 24.03
1_year_target_price: 132,14
символ: "ААПЛ"
last_trade_size: 1804596
размер ставки: 100
ПОЗОЛОЧИТЬ
рыночная капитализация: 100,63 млрд. 
процент_изменения: "+2,99%"
доход: 31,58 млрд.
средний_дневной_объем: 9588860
аск_размер: 200
ставка: 76,36
next_quarter_eps_estimate: 2,60
короткое_отношение: 1,65
доллар_обмен: +2,22
current_eps_estimate: 11,47
200_day_ma_percent_change: -2,13%
200_day_ma: 78.04
дивиденд_доходность: 2,63
закрыть: 74,16
цена_к_продажам: 3,09открытый: 74,53
50_day_ma_dollar_change: 2,41
обмен: "НМС"
акции_аутстантинг: 1317456000
объем: 14914161
50_day_ma_percent_change: +3,26%
привязка: -9,39
EBITDA: 20,38 млрд.
название: "Gilead Sciences, Inc."
цена_в_книге: 5,81
52_week_range: "70,83 - 103,10"
float_shares: 1308378000
52_week_high: 103.10
50_day_ma: 73.97
эп.: 10,81
next_year_eps_estimate: 10,78
дней_низкий: 74,38
52_week_low: 70,83
ре: 7.06
дней_высокий: 76,98
200_day_ma_dollar_change: -1,66
книжная_стоимость: 12,76
1_year_target_price: 95,19
символ: "ЗОЛОТО"
last_trade_size: 943417
размер ставки: 1800
МСФТ
рыночная капитализация: 484,40 млрд.
процент_изменения: "-0,45%"
доход: 85,39 млрд.
средний_дневной_объем: 27784900
аск_размер: 600
ставка: 62,25
next_quarter_eps_estimate: 0,72
короткое_отношение: 2,02
доллар_обмен: -0,28
current_eps_estimate: 2,98
200_day_ma_percent_change: +7,73%
200_day_ma: 57,83
дивиденд_доходность: 2,51
закрыть: 62,58
цена_к_продажам: 5,70
открытый: 62,48
50_day_ma_dollar_change: 0,64
обмен: "НМС"
акции_выдающиеся: 7775350000
объем: 21339969
50_day_ma_percent_change: +1,03%
привязка: 2,33
EBITDA: 26,96Б
название: "Корпорация Майкрософт"
цена_в_книге: 6,92
52_week_range: "48. 03 - 64.10"
float_shares: 7588275000
52_week_high: 64,10
50_day_ma: 61.66
эп.: 2.09
next_year_eps_estimate: 3,26
дней_низкий: 62,12
52_week_low: 48.03
ре: 29,84
дней_высокий: 62,75
200_day_ma_dollar_change: 4,47
книжное_значение: 9,04
1_year_target_price: 65,36
символ: "МСФТ"
last_trade_size: 2685688
размер ставки: 100
 

Теперь мы можем автоматизировать процесс поиска финансовых данных и хранить финансовые записи.

Приведенный выше код (scrape_fundamental_data.py) можно скачать отсюда.

ADX1M — Поясной микропередатчик

Поясной микропередатчик

Выберите комбинацию

ADX1M=-G57: поясной передатчик, версия с полосой частот: G57 (470–608 МГц), G57+ (470–608, 614–616 МГц)

ADX1M=-K54: поясной передатчик, версия с полосой частот: K54 (606–663 МГц)

ADX1M=-X55: поясной передатчик, версия с полосой частот: X55 (941–960 МГц)

ADX1M обеспечивает безупречное качество звука и радиочастотные характеристики и оснащен дистанционным управлением ShowLink® для настройки параметров в реальном времени и предотвращения помех. Контурный форм-фактор и легкая конструкция PEI обеспечивают комфорт и термостойкость. Этот передатчик отличается широкой настройкой, режимом высокой плотности (HD), шифрованием и расширенными возможностями перезарядки. Герметичные переключатели и разъем LEMO защищают от влаги, а OLED-дисплей обеспечивает отличную видимость в условиях низкой освещенности. Включает два SB9Аккумуляторы 10M.

Подробнее о продукте

ADX1M — поясной беспроводной передатчик, совместимый с цифровыми беспроводными системами Axient.

Передатчики ADX задают тон для исключительной производительности, обеспечивая широкую перестройку до 184 МГц, защиту от помех, улучшенную перезарядку, обтекаемый дизайн и дистанционное управление ShowLink для настройки параметров в реальном времени прямо из кабины.

Примечание. При покупке отдельных беспроводных компонентов согласуйте их диапазоны частот, чтобы обеспечить правильную работу системы.

Выберите комбинацию

ADX1M=-G57: поясной передатчик, версия с полосой частот: G57 (470–608 МГц), G57+ (470–608, 614–616 МГц)

ADX1M=-K54: поясной передатчик, версия с полосой частот: K54 (606–663 МГц)

ADX1M=-X55: Поясной передатчик, версия с полосой частот: X55 (941–960 МГц)

• Небольшой и обтекаемый дизайн для лучшей маскировки и носки (68 мм × 60 мм × 18 мм)
• Высококонтрастный OLED-дисплей
• Diversity ShowLink включен для дистанционного управления передатчиком и автоматического предотвращения помех
• Запатентованная внутренняя адаптивная антенна для оптимизированного приема сигнала при ношении ADX1M на теле
• Конструкция Ultem®PEI для термостойкости и долговечности
• Утопленный разъем LEMO
• Герметичные кнопки и разъем LEMO для защиты от попадания пота и влаги
• Два режима передачи: стандартный для оптимального покрытия и новый режим высокой плотности для максимального количества системных каналов и надежного покрытия
• Шифрование, безопасная передача
• До 7 часов работы с перезаряжаемой батареей SB910M
• Съемный зажим для ремня

Принадлежности

Принадлежности для фильтров By:

Все

СБ910М

Литий-ионная аккумуляторная батарея

SBC840M

Сетевое зарядное устройство на восемь отсеков для SB910 м аккумуляторов

SBRC

Зарядное устройство для стоечной батареи Shure

WA308

Инструментальный кабель LEMO

WA309

Прямоугольный инструментальный кабель LEMO

СБМ910М

Зарядный модуль

Видео

Видео ADX1M

отзывов

Совместимые приемники

АД4Д

Двухканальный цифровой беспроводной приемник

Совместим со всеми передатчиками серий AD и ADX.

АД4К

Четырехканальный цифровой беспроводной приемник

Совместим со всеми передатчиками серий AD и ADX.

ADX5D

Цифровой двухканальный портативный беспроводной приемник Axient®

Превосходные радиочастотные характеристики Axient Digital, спектральная эффективность и прозрачное качество звука в портативном встраиваемом корпусе. Аксиент Диджитал. Теперь портативный.

Служба поддержки

Служба поддержки клиентов

Обслуживание и ремонт

Подробная информация о правилах обслуживания клиентов, модификациях услуг и запасных частях.

Обслуживание и ремонт

Свяжитесь с нами

Отправьте заявку непосредственно в службу поддержки клиентов Shure или свяжитесь с нами по телефону или электронной почте.

Свяжитесь с нами

Ресурсы

Технический портал Shure

Полная документация по продукту, материалы технической поддержки, программное и микропрограммное обеспечение, а также другие инструменты и ресурсы для всех продуктов Shure в одном месте.

Вход в систему запуск

Документация

Инструменты

Беспроводной определитель частоты

Этот инструмент предоставляет рекомендуемые частоты для использования беспроводной системы Shure в США.

Мастер беспроводных аксессуаров

С помощью нескольких простых входных данных этот мастер выбора предоставляет рекомендуемые элементы для настройки вашего беспроводного микрофона и/или схему подключения антенн и распределения антенн.

Найти ответ

Поясной рюкзак Shure с разъемом Lemo для гитары

Пользовательские группы в Axient Digital

Передатчику ADX требуется больше времени для отображения времени работы

Таблица совместимости беспроводных микрофонов (США)

Как мне почистить микрофон?

Axient Digital против ULX-D

Сопоставимые продукты

ADX2/B58

Ручной беспроводной микрофонный передатчик

Ручной передатчик из гладкого металла с дистанционным управлением ShowLink. Картридж Beta 58A®, черное покрытие.

ADX2/B87A

Ручной беспроводной микрофонный передатчик

Ручной передатчик из гладкого металла с дистанционным управлением ShowLink. Картридж Beta®87A, черное покрытие.

ADX2/K8

Ручной беспроводной микрофонный передатчик

Ручной передатчик из гладкого металла с дистанционным управлением ShowLink. Картридж KSM8, черный или никелевый.

ADX2/K9

Ручной беспроводной микрофонный передатчик

Ручной передатчик из гладкого металла с дистанционным управлением ShowLink. КСМ9картридж, черное или никелевое покрытие.

ADX2/K9HS

Ручной беспроводной микрофонный передатчик

Ручной передатчик из гладкого металла с дистанционным управлением ShowLink. Патрон КСМ9ХС.

ADX2/SM58

Ручной беспроводной микрофонный передатчик

Ручной передатчик из гладкого металла с дистанционным управлением ShowLink.