Estrazione di dati finanziari senza codice: strumenti e consigli per la conformità

Sebbene i fornitori ufficiali di dati finanziari offrano API, queste sono spesso limitate in termini di portata, accesso o flessibilità per esigenze di dati in tempo reale o di nicchia.

L'estrazione di dati finanziari è diventata una pratica comune per raccogliere tali informazioni, utilizzando in genere tecnologie come web scraper , browser headless e crawler open-source , che possono essere abbinati aservizi proxy/di sblocco quando i siti implementano protezioni anti-bot.

I 5 migliori scraper di dati finanziari

Nota sui prezzi: il "Prezzo per 1k pagine (mese)" si riferisce a un piano di abbonamento mensile. Alcuni fornitori, come Bright Data, offrono opzioni di pagamento a consumo (PAYG).

Integrazioni agente/LLM

Alcuni fornitori di servizi di scraping offrono ora connettori per flussi di lavoro basati su agenti di intelligenza artificiale. Tra questi, LangChain e la chiamata di strumenti in stile MCP. I connettori consentono di creare agenti di monitoraggio per notizie sugli utili, cambiamenti di sentiment o segnali di dati alternativi, come le tendenze di ricerca. Non è necessario creare una pipeline di scraping completa da zero.

Ad esempio, Bright Data offre integrazioni incentrate sull'agente, incluso un connettore LangChain. L'azienda ha inoltre aggiunto ulteriori funzionalità relative a MCP.

Che tipo di dati finanziari possono essere raccolti tramite web scraping?

Di seguito sono elencate diverse tipologie di dati che possono essere estratte tramite metodi di scraping:

• Dati alternativi: statistiche sul traffico web, informazioni sulla catena di approvvigionamento, dati geografici o spaziali e dati sulle tendenze di ricerca (ad esempio, picchi di interesse per ticker/marchi/argomenti), spesso utilizzati come indicatori indiretti di cambiamenti nella domanda, nell'attenzione o nel sentiment.

• Dati azionari (prezzi e dati storici) : prezzi in tempo reale o storici delle società quotate nelle principali borse valori come il NYSE e il NASDAQ.

• Bilanci e documenti depositati presso la SEC: Dati tratti dai bilanci aziendali (stato patrimoniale, conto economico, rendiconto finanziario). I dati depositati presso la SEC forniscono informazioni sulla salute finanziaria e sui piani futuri di un'azienda.

• Dati finanziari dell'azienda : Rapporti finanziari, inclusi i rendiconti degli utili e indicatori chiave come l'utile per azione (EPS), il fatturato e l'utile netto.

• Notizie finanziarie : aggiornamenti su fusioni, acquisizioni e ristrutturazioni aziendali da fonti di informazione finanziaria come Bloomberg, Reuters e CNBC.

• Dati sulle criptovalute : informazioni sui prezzi in tempo reale o storiche di criptovalute come Bitcoin, Ethereum e Litecoin, nonché dati sulle offerte iniziali di monete (ICO) o vendite di token.

• Dati sul mercato valutario (Forex) : tassi di cambio per le principali coppie di valute come USD/EUR e USD/JPY, insieme ai tassi per le valute meno scambiate.

Quali sono le fonti web più diffuse per i dati finanziari?

Ogni sezione finanziaria può utilizzare fonti diverse per estrarre i dati desiderati, pertinenti ai propri scopi. Tuttavia, per una panoramica generale del mercato finanziario e delle opportunità di investimento, è possibile consultare i seguenti siti web finanziari:

• Dati di mercato azionario: Yahoo Finance, Google Finance, Investing.com, Alpha Vantage, Finnhub
• Dati economici (indicatori e rapporti macroeconomici): Reuters, Bloomberg, Financial Times (FT), Investing.com
• Dati finanziari dell'azienda (stato patrimoniale, conto economico): database SEC EDGAR, Morningstar, Finnhub
• Notizie e andamento del mercato: Bloomberg, Investopedia, Forbes, Wall Street Journal
• Materie prime e futures: Investing.com, MarketWatch, Bloomberg, Quandl
• Criptovalute e forex: Alpha Vantage, Finnhub, Investing.com

È legale estrarre dati finanziari?

L'estrazione di dati pubblici è legale a condizione che non violi i termini di servizio di un sito, le leggi sul copyright o le normative sulla privacy. Tuttavia, l'estrazione di dati da siti a pagamento o l'utilizzo di bot che danneggiano l'infrastruttura di un sito è generalmente considerato illegale o non etico.

Alcuni fornitori di infrastrutture offrono agli editori il controllo sulla scansione automatizzata. Ad esempio, Cloudflare ha annunciato che bloccherà per impostazione predefinita i crawler AI non verificati e lancerà un'iniziativa "Pay-Per-Crawl". ¹ In base a questo modello, gli editori possono richiedere piccoli pagamenti agli strumenti di intelligenza artificiale per la scansione dei loro contenuti. Cloudflare ha descritto questo come un cambiamento del modello di business nell'accesso al web guidato dall'IA.

Se il sito di destinazione è protetto da Cloudflare (o controlli anti-bot simili), potrebbe essere necessario un'esplicita autorizzazione, l'accesso autenticato o un feed con licenza anziché lo scraping.

Esistono alternative alla raschiatura?

Molti fornitori di dati finanziari offrono API, tra cui:

• Dati di Yahoo Finance (tramite RapidAPI / API di terze parti): Esistono diversi endpoint di terze parti (spesso distribuiti tramite marketplace come RapidAPI). Copertura, affidabilità e condizioni variano a seconda del fornitore; molti utenti accedono ai dati di Yahoo Finance anche tramite librerie come yfinance.
• Alpha Vantage: Gratuito con una chiave API (con limitazioni di frequenza e limiti giornalieri di richieste), con piani premium disponibili.
• API di Bloomberg (a pagamento): solo per uso aziendale, le licenze possono essere complesse.

Come utilizzare i dati estratti dal web nel settore finanziario

Gli strumenti di web scraping automatizzano l'estrazione di dati finanziari dal web, che possono essere utilizzati per:

1. Ricerca azionaria

La ricerca azionaria è il processo di aggregazione e analisi dei dati relativi a un'azienda o società al fine di prendere una decisione basata sui dati in merito all'investimento nelle sue azioni.

I web scraper raccolgono dati su settori e aziende, come prezzi di mercato, dati di inventario, portafogli clienti, informazioni sui prodotti, recensioni di prodotti e notizie aziendali, per l'analisi da parte di un analista finanziario.

2. Valutazioni del credito

La valutazione del credito è il processo di valutazione del rischio di credito di un potenziale debitore (un individuo, un'impresa, una società o un ente governativo) al fine di prevedere la sua capacità di rimborsare un debito e valutare la probabilità di insolvenza.

La maggior parte delle società quotate in borsa pubblica i propri dati finanziari, inclusi bilanci, dimensioni aziendali, finanziamenti, fatturato e gravami fiscali. Gli strumenti di web scraping possono aggregare i dati relativi ai bilanci di un'azienda dalle risorse online della stessa e dai registri pubblici per calcolare un punteggio di rating creditizio basato sui dati.

3. Finanziamenti di capitale di rischio

Le società di venture capital possono sfruttare il web scraping per creare elenchi di startup e raccogliere dati sui finanziamenti ricevuti da siti web come TechCrunch o CrunchBase. Questi dati possono essere preziosi per monitorare le tendenze di mercato, scoprire nicchie di mercato e individuare opportunità di investimento.

4. Conformità

I siti web governativi e di informazione rappresentano una risorsa fondamentale per rimanere aggiornati sui requisiti e le modifiche normative in ambito finanziario. L'analisi di fonti governative e di informazione (ad esempio, siti web, account di social media, canali Telegram) consente agli istituti finanziari di monitorare le normative e le modifiche alle politiche, garantendo la conformità.

5. Analisi del sentiment di mercato

Notizie relative al mercato finanziario si possono trovare su vari siti web di informazione, piattaforme di social media, blog e forum online.

I team rendono operativi i segnali di sentiment e attenzione utilizzando connettori in stile agente (ad esempio, strumenti basati su MCP) che attingono a fonti di notizie e tendenze secondo una pianificazione e attivano avvisi quando il sentiment o l'interesse cambiano in modo significativo.

Collegamenti di riferimento

1.

Introducing pay per crawl: Enabling content owners to charge AI crawlers for access

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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