私は、Yahooを使用して次のような株価データを取得するRパッケージquantmodを使用しても問題ありません。
get_stock_prices <- function(target, return_format = "tibble", ...) {
# Get stock prices
print(target)
stock_prices_xts <- getSymbols(Symbols = target, auto.assign = FALSE, ...)
# Rename
names(stock_prices_xts) <- c("Open", "High", "Low", "Close", "Volume", "Adjusted")
# Return in xts format if tibble is not specified
if (return_format == "tibble") {
stock_prices <- stock_prices_xts %>%
as_tibble() %>%
rownames_to_column(var = "Date") %>%
mutate(Date = ymd(Date))
} else {
stock_prices <- stock_prices_xts
}
write.csv(stock_prices, file = paste(target, "csv", sep = '.'))
}
Python)のpandas_datareaderのみを知っており、同様のことを実現しています。残念ながら、このパッケージは、yahoo APIとgoogle APIが変更されたため、壊れています。このコード:
import pandas_datareader as pdr
panel_data = pdr.get_data_yahoo('MSFT')
結果は:
Yahoo Actions has been immediately deprecated due to large breaks in the API without the
introduction of a stable replacement. Pull Requests to re-enable these data
connectors are welcome.
上記を実現するために現在機能しているPythonパッケージがあります。私はquandlを知っていますが、これは有料サービスです。ありがとうございます。
Alpha Vantage は、無料で、リアルタイムの株価情報をRESTful JSONおよびCSV APIとして提供するもう1つの優れたソースです。これが APIドキュメント です。
セットアップ
設定はかなり簡単です。 ここ から無料のAPIキーを生成し、matplotlibとともにモジュールをインストールするだけです。
pip install matplotlib
pip install alpha_vantage
例
ドキュメントページで例を確認できますが、ここにもいくつかリストします。
ここに私がオンラインで見つけたいくつかのコードがあります:
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
def stockchart(symbol):
ts = TimeSeries(key='your_key', output_format='pandas')
data, meta_data = ts.get_intraday(symbol=symbol,interval='1min', outputsize='full')
print data
data['4. close'].plot()
plt.title('Stock chart')
plt.show()
symbol=raw_input("Enter symbol name:")
stockchart(symbol)
出力:
ソース コードと画像。
編集
周りのいくつかのコードを変更しました。変更についてはコメントを参照してください。
fix_yahoo_finance
をお試しください:
from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance as yf
data = yf.download("MSFT", start="2017-01-01", end="2017-04-30")
print(data)
[*********************100%***********************] 1 of 1 downloaded
Open High ... Adj Close Volume
Date ...
2017-01-03 62.790001 62.840000 ... 60.664047 20694100
2017-01-04 62.480000 62.750000 ... 60.392612 21340000
2017-01-05 62.189999 62.660000 ... 60.392612 24876000
2017-01-06 62.299999 63.150002 ... 60.916084 19922900
2017-01-09 62.759998 63.080002 ... 60.722206 20256600
2017-01-10 62.730000 63.070000 ... 60.702820 18593000
Quandlには無料と有料の階層があります。あなたは絶対にQuandlから無料の株式データを得ることができます、そしてあなたは彼らのAPIを介して簡単にそれを行うことができます。 pip install quandl
またはconda install quandl
。必要なのは、無料のアカウントにサインアップし、APIキーを取得することだけです。次に、このようなもの。
import quandl
quandl.ApiConfig.api_key = "YOUR_API_KEY"
df = quandl.get_table("WIKI/PRICES", ticker = ["MSFT"],
qopts = {"columns": ["date", "ticker", "adj_open", "adj_close"]},
paginate=True)
彼らのウェブサイトにもたくさんのドキュメントがあります。そして、複数のソース。
チェックアウト:
https://blog.quandl.com/stock-market-data-ultimate-guide-part-1 。
https://www.quandl.com/search?filters=%5B%22Free%22%2C%22Equities%22%5D 。
手始めに。