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Pythonの外国為替履歴データ

何時間も探してきたので、親切にしてください。

Pythonで過去のForexデータを取得するためのソリューションが必要です。

株式の場合は簡単です。

import pandas as pd
import pandas_datareader as pdr

start = dt.date.today() - dt.timedelta(days=30)
end = dt.date.today()

df = pdr.DataReader('AAPL', 'google', start, end)
print(df.head())

Google、yahoo、fred、oandaを試しました。何も動作しないようです。

データをリクエストする方法のコード例を教えてください。 （ほとんどの場合、1行で問題ありません）。

ありがとうございました。

pythonapiforex
7
Yster

過去の通貨値だけが必要ですか？

forex_pythondatetimeクラスを持つモジュール（datetimeモジュールから）。私はpython 3を使用していますが、それがあまりにも重要であることを疑っています。

これらの為替レートは、1999年以降の欧州中央銀行からの午後3時（CET）のデータです。

>>> from datetime import datetime
>>> from forex_python.converter import get_rate

>>> t = datetime(2001, 10, 18)  # the 18th of October, 2001
>>> get_rate("USD", "GBP", t)
0.69233
>>> get_rate("GBP", "USD", t)
1.4444
>>> 1 / 1.4444   # check
0.6923289947382997 

>>> t = datetime(2006, 6, 26)  # June 26th, 2006
>>> get_rate("GBP", "USD", t)
1.8202

そう
01/10/01、1 USD == 0.69 GBP、
2006年6月26日、1ポンド== 1.82米ドル。

8
Gregory Fenn

小売ブローカーのフィードは常にゆがんでいますが、良い歴史的なフィードがないことに同意しません。 FXの業界標準は [〜＃〜] ebs [〜＃〜] フィードです。ただし、これは高価なオプションです。 FXMarketAPI は、これに厳密に一致するフィードを提供します。どのブローカーとも提携していません。 APIにはpandasエンドポイントがあり、データのプルに役立ちます。無料ユーザーのリクエスト数は1000に制限されていますが、以下の例をご覧ください。

URL = "https://fxmarketapi.com/apipandas"
params = {'currency' : 'EURUSD',
'start_date' : '2018-07-02',
'end_date':'2018-12-06',
'api_key':'**************'}

response = requests.get("https://fxmarketapi.com/apipandas", params=params)
df= pd.read_json(response.text)
3
jimmy rickard

たぶん、あなたは十分に頑張っていません:)数か月前にこれを公開した非常に見栄えの良い章。確かに、これは最良のコード（最初のオープンソースプロジェクト）ではありませんが、現在開発中であり、継続的に改善されています。次のバージョンはより効率的でクリーンになります。

fx_collect

FXCMの履歴データをすべてMariadbにローカルに保存するように設計されています。

    +---------------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+--------+
    | date                | bidopen   | bidhigh   | bidlow    | bidclose  | askopen   | askhigh   | asklow    | askclose  | volume |
    +---------------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+--------+
    | 2017-04-27 10:01:00 | 17.294000 | 17.296000 | 17.289000 | 17.290000 | 17.340000 | 17.340000 | 17.334000 | 17.335000 |    113 |
    | 2017-04-27 10:02:00 | 17.290000 | 17.298000 | 17.285000 | 17.295000 | 17.335000 | 17.342000 | 17.330000 | 17.340000 |    114 |
    | 2017-04-27 10:03:00 | 17.295000 | 17.301000 | 17.289000 | 17.299000 | 17.340000 | 17.347000 | 17.340000 | 17.344000 |     98 |
    | 2017-04-27 10:04:00 | 17.299000 | 17.300000 | 17.286000 | 17.295000 | 17.344000 | 17.345000 | 17.330000 | 17.340000 |    124 |
    | 2017-04-27 10:05:00 | 17.295000 | 17.295000 | 17.285000 | 17.292000 | 17.340000 | 17.340000 | 17.330000 | 17.336000 |    130 |
    | 2017-04-27 10:06:00 | 17.292000 | 17.292000 | 17.279000 | 17.292000 | 17.336000 | 17.336000 | 17.328000 | 17.332000 |     65 |
    | 2017-04-27 10:07:00 | 17.292000 | 17.304000 | 17.287000 | 17.298000 | 17.332000 | 17.348000 | 17.332000 | 17.345000 |    144 |
    | 2017-04-27 10:08:00 | 17.298000 | 17.306000 | 17.297000 | 17.302000 | 17.345000 | 17.350000 | 17.343000 | 17.346000 |     96 |
    | 2017-04-27 10:09:00 | 17.302000 | 17.303000 | 17.294000 | 17.294000 | 17.346000 | 17.346000 | 17.338000 | 17.338000 |     50 |
    | 2017-04-27 10:10:00 | 17.294000 | 17.296000 | 17.281000 | 17.291000 | 17.338000 | 17.338000 | 17.328000 | 17.333000 |     50 |

または、基本的なツールを使い始めて、独自のツールを構築したい場合。

python-forexconnect

データを取得するには、デモまたはライブFXCMアカウントが必要です。それらは、異なる時間枠（ fxcm ）で、10年間の無料の履歴データを提供します。

2
James

ペッパーストーンの無料のティックベースの履歴データが2009年から始まる毎月のcsv形式で表示されます（訪問： https://www.truefx.com/?page=downloads ）最も人気のあるペアについて、私は書きました= python Seleniumを使用してすべてのcsvファイルをダウンロードするコード（スクリプトはすべてのcsvファイルをフォルダー名forexにダウンロードします）：

import datetime, time, os
from dateutil.relativedelta import relativedelta

from Selenium import webdriver

tmp_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'forex')
if not os.path.isdir(tmp_dir): os.makedirs(tmp_dir)
options = webdriver.ChromeOptions();
options.add_argument("--window-size=1300,900")
options.add_experimental_option("prefs", {
    "download.default_directory": tmp_dir,
    "download.Prompt_for_download": False,
    "download.directory_upgrade": True,
    "safebrowsing.enabled": False,
    "safebrowsing.disable_download_protection": True
})
options.add_argument("--disable-gpu")
options.add_argument("--disable-extensions")
options.add_argument('--disable-logging')
options.add_argument('--ignore-certificate-errors')
options.add_argument('--ignore-certificate-errors-spki-list')
options.add_argument('--no-sandbox')
browser = webdriver.Chrome(options=options)

pairs = ['AUDJPY', 'AUDNZD', 'AUDUSD', 'CADJPY', 'CHFJPY', 'EURCHF', 'EURGBP', 'EURJPY', 'EURUSD', 'GBPJPY', 'GBPUSD', 'NZDUSD', 'USDCAD', 'USDCHF', 'USDJPY']
for pair in pairs:
    curr_date = datetime.datetime(2015, 1, 1)
    while curr_date + relativedelta(months=1) < datetime.datetime.now():
        file_name = '{p}-{ym2}.Zip'.format(p=pair, ym2=curr_date.strftime('%Y-%m'))
        url = 'http://www.truefx.com/dev/data/{y}/{ym1}/{p}-{ym2}.Zip'.format(
            y=curr_date.strftime('%Y'),
            ym1=curr_date.strftime('%B').upper()+'-'+curr_date.strftime('%Y') if curr_date <= datetime.datetime(2017, 3, 1) else curr_date.strftime('%Y-%m'),
            p=pair,
            ym2=curr_date.strftime('%Y-%m')
        )
        file_found = False
        for root, dirs, files in os.walk(tmp_dir):
            for file in files:
                if file_name in file: file_found = True 
        if not file_found:
            time.sleep(5)
            browser.get (url)
            file_downloaded = False
            while not file_downloaded:
                time.sleep(1)
                for root, dirs, files in os.walk(tmp_dir):
                    for file in files:
                        if file_name in file and not '.crdownload' in file: file_downloaded = True
            print(file_name, 'downloaded from', url)
        curr_date = curr_date + relativedelta(months=1)
print('completed')

要旨のソース： https://Gist.github.com/mamedshahmaliyev/bca9242b7ea6a13b3f76dee7a5aa111a

2
user628176

FXCMは最近、公式のpython forexconnectのラッパーをリリースしました。

サポートフォーラムがあります： http://www.fxcodebase.com/code/viewforum.php?f=51&sid=e2b414c06f9714c605f117f74d689a9b

履歴の取得に関する記事のコードスニペットがあります。

from forexconnect import fxcorepy, ForexConnect
    with ForexConnect() as fx:
        try:
            fx.login("user_id", "password", "fxcorporate.com/Hosts.jsp",
                     "Demo", session_status_callback=session_status_changed)

            history = fx.get_history("EUR/USD", "H1",
                                    datetime.datetime.strptime("MM.DD.YYYY HH:MM:SS", '%m.%d.%Y %H:%M:%S').replace(tzinfo=datetime.timezone.utc),
                                    datetime.datetime.strptime("MM.DD.YYYY HH:MM:SS", '%m.%d.%Y %H:%M:%S').replace(tzinfo=datetime.timezone.utc))
1
Topor

fxcmpyを使用できます。 http://fxcmpy.tpq.io/

ここに簡単な例があります：

import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
import fxcmpy

con = fxcmpy.fxcmpy(config_file='fxcm.cfg') 
# must optain API Token, see link for details.

start = dt.datetime(2018, 7, 6,8,0,0)
end = dt.datetime(2018, 7, 7,18,0,0)

c = con.get_candles('XAU/USD', period='m1', columns=['bidclose','tickqty'], start=start, end=end )

# Basic plotting of close and volumne data

fig, ax = plt.subplots(figsize=(11,8))
ax.plot(c.index,c['bidclose'], lw=1, color='B',label="Close")
ax2= ax.twinx()
ax2.plot(c.index,c['tickqty'], lw=1, color='G',label="Volume")
plot.show()
0
A.raoof Hujairi