Dados de Quandl Python de platina e paládio

Em uma postagem anterior, demonstrei como é possível consultar dados automotivos via Quandl diretamente de um script Python.

Neste post vou documentar como consultar os preços de troca de platina e paládio de Quandl em Python. Os dados foram verificados pelo mercado de paládio e platina de Londres (http://www.lppm.com).

No código abaixo eu recupero um conjunto de dados com preços de platina de Quandl

import quandl

# configurando chave de API
quandl.ApiConfig.api_key = "sua chave aqui"
import numpy
import pandas

# recuperando dados do quandl no formato numpy e, em seguida, convertendo em pandas DataFrame
data = pandas.DataFrame(quandl.get('LPPM/PLAT', return=" numpy "))

O conjunto de dados obtido inclui preços diários de abertura e fechamento dos mercados de câmbio de metais em todo o mundo. Podemos dar uma olhada no cabeçalho do quadro de dados obtido:

data.head()
EncontroUSD AMEUR AMGBP AMUSD PMEUR PMGBP PM
002/04/1990471,00NaN289,65470,50NaNNaN
103/04/1990475,80NaN291,35477,25NaNNaN
21990-04-04475,70NaN289,95476,75NaNNaN
305/04/1990481,75NaN292,60481,85NaNNaN
41990-04-06481,00NaN293.10480,25NaNNaN

Como pode ser visto, os preços diários de abertura e fechamento são anotados em USD, EUR e GBP. Algumas das colunas estão vazias, no entanto. Vamos ver se este é apenas o caso de entradas iniciais, verificando também o final do quadro de dados recuperado:

data.tail()
EncontroUSD AMEUR AMGBP AMUSD PMEUR PMGBP PM
757430-03-2020721,0650,43581,45726,0658,80585,25
757531-03-2020723,0657,87586,61727,0662,72586,53
757601-04-2020723,0660,27585,19714,0653,25576.04
75772020-04-02727,0665,75585,35727,0668,20585,82
757803/04/2020719,0666,05584,55714,0662,34582,62

Para os dias do evento, os preços foram listados para todas as moedas. Como os preços de abertura e fechamento foram listados em USD tanto em 1990 quanto em 2020, optei por me concentrar apenas nos preços em USD.

No código abaixo, ploto o histórico de preço de fechamento da platina em USD, usando matplotlib

import matplotlib .pyplot como plt
plt.figure(figsize = (10,10))
plt.plot(dados["Data"], dados["USD PM"],cor = "vermelho")
plt.title("Preços diários de fechamento da platina",size=26)
plt.ylabel("preço de fechamento [USD]",tamanho = 16)
plt.xlabel("data", tamanho = 16)
Text(0.5, 0, 'data')

No código abaixo, repito o fluxo de trabalho acima para o histórico de preços do paládio

Primeiro, eu consulto os dados de Quandl:

data = pandas.DataFrame(quandl.get('LPPM/PALL', return=" numpy "))

Em seguida, analiso o cabeçalho do quadro de dados:

data.head()
EncontroUSD AMEUR AMGBP AMUSD PMEUR PMGBP PM
002/04/1990128,00NaN78,70127,65NaN78,55
103/04/1990128,35NaN78,60128,50NaN78,75
21990-04-04128,35NaN78,25128,00NaN77,90
305/04/1990128,40NaN78,00127,75NaN77,65
41990-04-06128,75NaN78,45128,50NaN78,40

E reviso a cauda do quadro de dados também:

data.tail()
EncontroUSD AMEUR AMGBP AMUSD PMEUR PMGBP PM
757430-03-20202236.014/20171803.232242.02034.481807.34
757531-03-20202317.02108.281879,922307.02103.011861.23
757601-04-20202314.02113.241872.932236.02045,751803,95
75772020-04-022288.02095.241842.192123,01951.291710,72
757803/04/20202234.02069.481816.262140,01985.161746.23

Mais uma vez, escolho focar nos preços de fechamento em USD. Traço o histórico de preços abaixo, usando matplotlib em Python:

plt.figure(figsize = (10,10))
plt.plot(dados["Data"], dados["USD PM"],cor = "vermelho")
plt.title("Preços diários de fechamento do paládio",size=26)
plt.ylabel("preço de fechamento [USD]",tamanho = 16)
plt.xlabel("data", tamanho = 16)
Text(0.5, 0, 'data')

Leave a Reply

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Esse site utiliza o Akismet para reduzir spam. Aprenda como seus dados de comentários são processados.

Close

Meta