El siguiente código en Python 3.6 tiene por objetivo aplicar las técnicas de Web Scraping para extraer datos de la web de la Bolsa de Valores de Lima y generar como resultado un archivo de datos en formato CVS con los datos obtenidos.

Esta práctica pertenece a la asignatura Tipología y ciclo de vida de los datos, correspondiente al Máster en Ciencia de Datos de la Universitat Oberta de Catalunya.

El repositorio de organiza en el archivo de Licencia, este fichero README.md y los directorios:

/src    Donde se encuentra el código python que implementa el webscrapping.
/doc    Donde está la versión PDF de esta documentación.
/csv    Ficheros CSV de ejemplo generados con el script. Cotizaciones diarias e históricas de un valor.

Patricia Reyes Silva

José Pérez Sánchez

El conjunto de datos a obtener, representa los datos referidos a las cotizaciones diarias de las acciones e índices cotizados en la Bolsa de Valores Lima de forma diaria.

La práctica se articula con el siguiente esquema:

En la actualidad, las nuevas tecnologías hacen posible acceder a los mercados de valores del mundo simplemente visitando sus respectivas websites, sin movernos de nuestros escritorios. Pero ¿qué pasaría si se requiere conocer los datos de las cotizaciones diarias de más de una bolsa de valores en las que se desea invertir? De la forma manual, se debería visitar diariamente cada una de las websites de interés y recoger manualmente los datos que necesitamos, pero existe tambien la modalidad automática de extracción de datos, que se vale de la ejecución de scripts para su recopilación. En nuestro contexto, donde los datos se generan a velocidades cada vez mayores (Big Data), todas las herramientas que nos permitan acelerar la recopilación y posterior tratamiento de los mismos son bienvenidas.

La presente práctica tiene como objeto desarrollar un Script en el lenguaje de programación Python que permita la extracción diaria de los datos correspondientes a las cotizaciones de la Bolsa de Valores de Lima, a partir de los datos publicados en su página web.

El uso de lenguaje Python nos parece realmente conveniente para esta tarea, no sólo por su utilidad para realizar Scraping (escarbar) dentro de páginas web, sino también por su enorme potencial para el manejo de grandes conjuntos de datos, para lo cual incluye potentes librerías que facilitan su tratamiento permitiendo la elaboración de distintos modelo de análisis.

Incluye el conjunto de acciones negociadas en la Bolsa de Lima, para cada valor negociado se obtendría, diariamente, la siguiente información:

• Acción

a.	Nombre

b.	Nemónico  (C1 acciones comunes,	I1 acciones inversión, Sin sufijo, cotizan también en otras bolsas)
    
c.	Sector (Diversas, Agrario, Industriales, Bancos – financieras, etc..)        
            
d.	Segmento (Describe la liquidez de la acción)

• Moneda de cotización de la acción (Sol/Dólar)

• Cotizaciones

a.	Precio de cierre día anterior    

b.	Fecha de negociación anterior (no necesariamente día anterior)    

c.	Precio apertura actual.    

d.	Precio último del día.    

e.	Variación del precio en % respecto al día anterior, positivo o negativo   

• Propuestas

a.	Precio mayor de Compra en el día    

b.	Precio menor de Venta en el día

• Negociación

a.	Volumen de negociación

b.	Número de operaciones    

c.	Monto/importe negociado en la moneda de cotización

A la Bolsa de Lima y su infraestructura informática.

El auge de las compañías FinTech y del trading algorítmico, así como la disposición de datos.

El código python incluido en los scripts está liberado con licencia GPL3, con permiso de modificación, incluso para uso comercial, distribución, etc.., pero con la exención de ninguna responsabilidad por su uso ni ninguna garantía.

Los datos generados mediante este script se liberan bajo licencia "CC BY-SA 4.0 License.", con la siguiente salvaguardia legal: Los datos obtenidos y almacenados en los ficheros cvs no son necesariamente en tiempo real ni tienen porqué ser totalmente exactos. En este sentido, los autores del script de carga de datos no tendrán ninguna responsabilidad ante cualquier pérdida que pueda tener como consecuencia de utilizar estos datos.

No se aceptará ninguna responsabilidad por cualquier pérdida o menoscabo producido como resultado de la confianza en la información contenida en estos datos, incluidos datos o cotizaciones.

El script se detalla en el fichero de código python CotizacionesBVL.py

Este código tiene dos funcionalidades diferentes.

(1) La principal es la obtención de las cotizaciones diarias de las compañías listadas en la Bolsa de Valores de Lima. Para ello basta con ejecutar el script sin parámetros:

python CotizacionesBVL.py 

Como salida, el script generará un fichero en formato CSV con las últimas cotizaciones de las compañías y nombre en formato: CotizacionesDiarias_YYYYMMDD.csv .

(2) La segunda funcionalidad implementada permite obtener las cotizaciones para una empresa determinada, pasando su nemónico o símbolo de cotización y, opcionalmente, un rango de fechas. Por ejemplo:

python CotizacionesBVL.py  --nemonic BVN --endDate 20180101 --startDate 20140501

Para obtener todas las cotizaciones de la empresa BVN, Minera Buenaventura, entre el 01/05/2014 y 01/01/2018, ambos días inclusive si hubo mercado esos días.

Esta opción genera un fichero con nombre en formato CotizacionesDiarias_nemonico.csv, siendo nemónico el correspondiente a la empresa consultada.

El código consta de una parte común, que interpreta, si los hubiera, los argumentos de entrada.

Si no hay un nemónico o símbolo de empresa como argumento de entrada llamará a la función readDailyStockPrizes() encargada de obtener los últimos datos de cotizaciones publicados. Ésta función llama a su vez a otra función, identificada como getLastMarketDate() para obtener la última fecha de mercado, y que haciendo referencia a otra url, pues esta fecha no viene por defecto en la llamada original de consulta en la página diaria de cotizaciones (y porque tambien hay días donde el mercado está cerrado), finalmente genera el fichero CSV correspondiente, teniendo la Fecha de cotización como parte del nombre (CotizacionesDiarias_YYYYMMDD.csv)

En el caso que se indique un nemónico de la empresa que cotiza, se llama a la función readCompanyStockPrizes(nemonic, startDate, endDate). Ésta función obtiene datos adicionales de la empresa a traves de la función auxiliar _ getCompanyData(nemonic):_ donde se obtiene datos como: nombre, sector, segmento, moneda extraidos desde otra url distinta a la inicial, luego se interpretan los argumentos del rango de fechas, y se hace la llamada a la URL de cotizaciones. Finalmente, se unen lo datos de la empresa con los datos de las cotizaciones en el mismo fichero CSV de salida (CotizacionesDiarias_nemonico.csv)

El dataset incluido en los ficheros CSV generados es idéntico tanto para las cotizaciones diarias de todos los valores negociados en la Bolsa de Lima, como para descargas de cotizaciones de una empresa en un rango de fechas. No obstante, los campos indicados con un asterisco, *, sólo están presentes en el primer caso, siendo un campo vacío en las cotizaciones históricas de una empresa.

• Datos de la cotización

Fecha-Hora		Fecha de Generación del fichero

Fecha Cotización    Fecha de cotización de la fila.

Imagen		    Icono azul si hay subida en el día o rojo en bajada *

Estado		    Texto indicando tendencia del día al alza o a la baja *

• Valor negociado

Nombre          (Empresa, producto, fondo, índice)

Nemónico	    Símbolo representativo del valor

Sector		    (Diversas, Agrario, Industriales, Bancos – financieras, etc..)    

Segmento	    (Clasificacion del valor principalmente por su liquidez)

• Cotizaciones

Moneda		    Sol / Dólar

Precio Anterior Precio de cierre día anterior   

Fecha Anterior  Fecha de negociación anterior (no necesariamente día anterior)  

Apertura		Precio apertura actual. 

Última			Precio último del día. 

Variación		Variación del precio en % respecto al día anterior,  *

• Propuestas

Compra          Precio mayor de Compra en el día *

Venta           Precio menor de Venta en el día	*

• Negociación

Número Acciones		Volumen de negociación

Núm. Operaciones	Realizadas en la jornada para este valor

Monto Negocio     	Monto/importe negociado en la moneda de cotización

1. Lawson, R. (2015). Web Scraping with Python. Packt Publishing Ltd. Chapter 2. Scraping the Data.
2. Mitchel, R. (2015). Web Scraping with Python: Collecting Data from the Modern Web. O'Reilly Media, Inc. Chapter 1. Your First Web Scraper.
3. Bolsa de Valores de Lima (BVL)