Visualiza la tendencia del precio de una acción
Google Finance ha dejado de ofrecer su API, pero DataReader ahora pone a tu disposición la fuente de datos 'iex'. Para experimentar con los datos fuera del entorno de DataCamp, necesitarás una cuenta de IEX Cloud.
El cambio más importante en la funcionalidad es la limitación de los datos a los últimos cinco años. El DataFrame que devuelve DataReader tiene las mismas columns, pero en minúsculas.
El paquete matplotlib.pyplot es esencial para visualizar tendencias de precios de acciones en Python.
En este ejercicio, importarás datos de precios de 2016 para Facebook y, después, representarás su precio de cierre para todo el periodo. DataReader y date ya se han importado.
Este ejercicio forma parte del curso
Importación y gestión de datos financieros en Python
Instrucciones del ejercicio
- Importa
matplotlib.pyplotcomoplt. - Usando
date(), establece las fechasstartyenden 1 de enero de 2016 y 31 de diciembre de 2016, respectivamente. - Define
tickercon el símbolo bursátil de Facebook'FB'ydata_sourcecomo'iex'. - Crea un objeto
DataReader()para importar los precios y asígnalo astock_prices. - Representa los datos de
'close'enstock_prices, establecetickercomo el título y muestra el resultado.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Import matplotlib.pyplot
# Set start and end dates
start = ____
end = ____
# Set the ticker and data_source
ticker = ____
data_source = ____
# Import the data using DataReader
stock_prices = ____
# Plot close
____
# Show the plot
plt.show()