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

2. Reportes trimestrales (CNBV, 2017Q1 al presente)

• Balance General
• Estado de Resultados
• Flujos de efectivo

pip3 install dabu

• Python 3.x
• pandas
• Requests

• Python 3.9.1
• Pandas 1.2.0
• Requests 2.25.1

import dabu as db

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

Desplegara amxl como un DataFrame de pandas.

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

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

datos = db.Reportes()

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()

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()

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()

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()

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.

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