2017-05-13 2 views

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私が今までに見つけた唯一の原因はQuandlです。ただし、そのデータは複数のデータセットに分散されており、一部のプレミアムデータセットの有料サブスクリプションです。無料サービスはあなたに多くをもたらします。

ただインストールするにはpip install quandlを使用してください。 Pythonユーザーガイドはhttps://github.com/quandl/quandl-pythonにあります。

ここでは、quandlから一定期間にわたって配当データを引き出す例を示します。

https://github.com/pilwon/node-yahoo-finance

https://github.com/richardlevano/yahoo-nasdaq

これらの基本的によって働く:

import quandl 
import requests 
import pandas as pd 
import io 
from datetime import datetime 

ticker = 'MSFT' 
start = '2010-05-01' 
end = '2017-05-31' 

url = 'https://www.quandl.com/api/v3/datasets/WIKI/{}.csv?trim_start={}&trim_end={}'\ 
     .format(ticker, start, end) 

urlData = requests.get(url).content 
rawData = pd.read_csv(io.StringIO(urlData.decode('utf-8'))).sort_values(by='Date').set_index('Date') 

df = pd.DataFrame(rawData[rawData['Ex-Dividend'] != 0]['Ex-Dividend']) 
df.index = pd.to_datetime(df.index) 

start = datetime(2015, 1, 20) 
end = datetime(2017, 1, 20) 
df[start:end] 
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あなたは米国のみのデータを探しているとのNode.jsに慣れているしている場合は、NPM上のいくつかの優れたパッケージがありますyahooのWebサイトをスクラップしたり、要求Nodejsライブラリを使用してCSVで利用可能なデータをダウンロードして解析することができます。コードを見ても同じことをするための独自のスクレイパーを書くのも簡単です。

あなたは、単に

yahooFinance.snapshot({ 
    symbols: [SYMBOL1, SYMBOL2], 
    fields: FIELDS // ex: ['s', 'n', 'd1', 'l1', 'y', 'r'] 
}, function (err, snapshot) { 
    /* 
    { 
    AAPL: { 
     symbol: 'AAPL', 
     name: 'Apple Inc.', 
     lastTradeDate: '11/15/2013', 
     lastTradePriceOnly: '524.88', 
     dividendYield: '2.23', 
     peRatio: '13.29' 
    }, 
    GOOGL: { 
     symbol: 'GOOGL', 
     name: 'Google Inc.', 
     lastTradeDate: '11/15/2013', 
     lastTradePriceOnly: '1034.23', 
     dividendYield: 'N/A', 
     peRatio: '28.17' 
    } 
    } 
    */ 
}); 

とオプションデータ用を使用し、その後、ノード・ヤフーファイナンスを使用している場合(ビッド・アスク・スプレッド)

a: Ask 
b: Bid 
b2: Ask (Realtime) 
b3: Bid (Realtime) 
p: Previous Close 
o: Open 

より多くのNPMパッケージをここでチェックしてください: - https://www.npmjs.com/browse/keyword/finance

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