爬蟲第七步：用 Python 爬蟲取得 ETF 配息歷史

Python 爬蟲系列閱讀：

• 爬蟲第一步：認識網頁的基本架構
• 爬蟲第二步：解析網頁
• 爬蟲第三步：坐而言不如起而行
• 爬蟲第四步：偽裝一個headers吧！
• 爬蟲第五步：如何使用python 帶 cookie 去網站？
• 爬蟲第六步：用 Python 爬蟲整理上市股票清單
• 爬蟲第七步：用 Python 爬蟲取得 ETF 配息歷史
• 爬蟲第八步：用 Python 爬蟲取得股票除權息歷史

我們在進行回測時，最先遇到的問題往往是：除權息的跳空該怎麼處理？不妥善處理的話，有偏差的回測結果會導致數據完全不具參考性。因此，為求回測結果準確，我們需要標的配息時間和股息金額的歷史資料。本篇接下來就一步一步帶大家完成 ETF 配息歷史資料爬蟲的實作吧！

ETF 配息歷史資料來源

首先，我們使用查詢 ETF 相關資料常用的網站 MoneyDJ，在每檔 ETF 資訊的頁面中，其中有一個頁籤叫做「配息紀錄」，其中就包含了我們需要的配息歷史表格！如下方截圖，或是從下方連結進入 0050 （台灣 50 ETF）的配息紀錄頁面。

台灣 50 ETF的配息紀錄頁面：https://www.moneydj.com/ETF/X/Basic/Basic0005.xdjhtm?etfid=0050.TW

注意網址的命名規則

在切換幾檔 ETF 之後，我們發現不同 ETF 的網址只差在 etfid 後的值。這樣的話一切都很單純了！代表我們可以建立一個函數，只要傳入不同的 ETF股票編碼，就能爬取到它的配息歷史數據了！

爬蟲實作－ETF 配息歷史

我們現在有網址了，那接下來解說一下爬取方式吧！

首先，我們 import 爬蟲及資料整理的常用套件。相關套件的基礎操作教學請詳見量化通其他文章。

import requests 
import numpy as np 
import pandas as pd from bs4 
import BeautifulSoup

接著，為了方便重複使用爬蟲程式碼，如先前所述，我們確定了網址的命名規則。因此，下面我們展示設計完成的函數直接進行解說：

def get_dividend_list(symbol):     
    div_url = f'https://www.moneydj.com/ETF/X/Basic/Basic0005.xdjhtm?etfid={symbol}.TW'
     r = requests.get(div_url)
     soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml")
     table = soup.findAll("table", class_ = "datalist")[0]

     list_rows = []
     rows = table.find_all('tr')
     for row in rows:
         row_td = [i.text for i in row.find_all('td')]
         if len(row_td)>1:
             list_rows.append(np.array(row_td)[[1,2,6]])
     df = pd.DataFrame(list_rows, columns =
 ['ex_div_date','pay_date','div_amount'] )
     df['symbol_id'] = [symbol] * len(df)
     return df

• 函數的傳入參數 symbol 為字串，例如 ”006208” 等。
• 在傳入參數後，我們把代碼放入 URL 中。這裡使用的是 Python 3.6 之後新增的字串格式寫法：雙引號左側放一個 f，中間的變數用大括號 {} 包起來。
• 接著我們用 requests 套件的 get 方法把 URL 的訪問內容拿回來，如函數內第二行程式碼。
• 再來，用 BeautifulSoup 解析網頁內容，並且搜尋第一個 class_ 值為 “datalist” 的table（知道要這麼解析，是因為我們已經事先把訪問內容列印出來，知道網頁結構是如此）
• 進入 for 迴圈即是典型的表格解析方法，先以 te 區分每一列，再以 td 區分每一個儲存格。在這個範例中，我們僅需要用到第 1, 2, 6 行，因此在儲存每一列資料到 list_rows 時，我們刻意只取 [1, 2, 6]。
• 最後，我們把解析完的資料製作成 pd.DataFrame，另外再加入一個 column 來註記這是哪個 ETF 的配息歷史資料，就大功告成啦！

為什麼要另外製作 ETF 代碼的 colomn 呢？試想一下，如果我們現在有 200 個 ETF 的配息歷史資料需要爬取，搭配 ETF 代碼的 colomn 後，我們就能夠把所有資料整併進一個 pd.DataFrame ，方便管理和後續取用。

以 0050 為例，我們試著運行看看這個爬蟲程式：

dividend = get_dividend_list(“0050”) 
print(dividend)