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deepentropy

deepentropy/tvscreener

Librería no oficial de Python que obtiene datos de screeners de acciones, criptomonedas, forex, bonos, futuros y otros activos de TradingView en DataFrames de Pandas.

Alternativa open source a:TradingView

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hace 6 días

Esta página presenta un proyecto de código abierto y no constituye asesoramiento de inversión. Operar e invertir puede generar pérdidas: evalúa el riesgo por tu cuenta y cumple las leyes de tu país antes de usarlo.

¿Qué es?

tvscreener es un cliente de Python para los datos de screeners de TradingView. Permite ejecutar screeners de acciones, ETF, criptomonedas, forex, bonos, futuros, monedas, índices e indicadores económicos, filtrarlos por campos, mercados y países, y recibir los resultados en un DataFrame de Pandas.

Además de los filtros básicos, la librería incluye presets integrados de TradingView, como los de mayores subidas y bajadas, resultados, dividendos, IPO y calendarios económicos, estados financieros de varios años, cotizaciones en tiempo real, noticias, documentos regulatorios y transcripciones de llamadas de resultados. También admite filtros OR y anidados, una API fluida de select/where, búsqueda de campos y presets de campos seleccionados, además de un modo de streaming que actualiza los resultados a intervalos definidos.

El proyecto no es oficial ni está afiliado a TradingView. También incluye un servidor MCP para que los asistentes de IA puedan usar sus herramientas y un generador de código web para crear consultas de screener de forma visual.

Funciones clave

  • 01Screeners de acciones, ETF, criptomonedas, forex, bonos, futuros, monedas, índices y datos económicos
  • 02Filtros OR y anidados con operadores como has() y above_pct()
  • 03Estados financieros, eventos corporativos y rendimientos estacionales de símbolos
  • 04Cotizaciones en tiempo real transmitidas desde TradingView
  • 05Obtención de noticias, documentos regulatorios y transcripciones de llamadas de resultados
  • 06Resultados en DataFrames de Pandas, con streaming y actualización automática

Casos de uso

  • Filtrar acciones por criterios de valoración, dividendos o momentum en un notebook de Jupyter
  • Monitorear los activos con mayores movimientos en criptomonedas o forex con actualizaciones periódicas
  • Obtener estados financieros y calendarios de resultados para investigación
  • Dar a los asistentes de IA acceso a los datos de screeners mediante el servidor MCP

Inicio rápido

  1. 1

    Instala la biblioteca desde PyPI

    pip install tvscreener
  2. 2

    Importa la biblioteca y ejecuta una consulta básica de Stock Screener

    python -c "import tvscreener as tvs; df = tvs.StockScreener().get(); print(df.head())"

Antes de usarlo

  • Esta es una biblioteca de terceros no oficial y no está afiliada a TradingView.
  • El uso está sujeto a las condiciones del servicio de TradingView y puede dejar de funcionar si TradingView modifica sus datos.

Temas

#finance#tradingview#technical-analysis#stock-screener#pandas#python-library#quantitative-finance

Preguntas frecuentes

¿Qué es tvscreener?
Librería no oficial de Python que obtiene datos de screeners de acciones, criptomonedas, forex, bonos, futuros y otros activos de TradingView en DataFrames de Pandas. tvscreener es un cliente de Python para los datos de screeners de TradingView. Permite ejecutar screeners de acciones, ETF, criptomonedas, forex, bonos, futuros, monedas, índices e indicadores económicos, filtrarlos por campos, mercados y países, y recibir los resultados en un DataFrame de Pandas.
¿tvscreener es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
tvscreener es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿tvscreener sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de tvscreener fue el 1 nov 2026.
¿Para qué puedo usar tvscreener?
Filtrar acciones por criterios de valoración, dividendos o momentum en un notebook de Jupyter Monitorear los activos con mayores movimientos en criptomonedas o forex con actualizaciones periódicas Obtener estados financieros y calendarios de resultados para investigación Dar a los asistentes de IA acceso a los datos de screeners mediante el servidor MCP
¿Cómo se instala tvscreener?
Instala la biblioteca desde PyPI: pip install tvscreener Importa la biblioteca y ejecuta una consulta básica de Stock Screener: python -c "import tvscreener as tvs; df = tvs.StockScreener().get(); print(df.head())"
¿Dónde consigo tvscreener?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/deepentropy/tvscreener

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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