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Quandl モジュールを使用すると、特定のラベルがわかっている場合に株式情報を簡単に呼び出すことができます。たとえば、Apple は GOOG/NASDAQ_APPL のようなものになります。これは、Quandl が Google Finance から取得し、Apple が NASDAQ で取引されていることを意味します。ただ、Pythonの呼び出し関数に株を大量に入力してNYSEなのかNASDAQなのか分からなくなってしまうと困ります。任意の在庫を取得するより一般的な方法はありますか?

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株式ティッカーのユニバースがいくつかの主要な証券取引所に限定されている場合は、ここに記載されているQuandl で Python API を介して株式データを取得する方法の説明に従うことができます。Quandl は、 secwiki_tickers.csvの .csv ファイルに、たとえば終値を取得できる 3339 株のコレクションを提供します (以下のコード .4)。これを行うための Python コードは次のようになります。

import numpy as np
import pandas as pd
import Quandl

df = pd.read_csv('secwiki_tickers.csv')

dp = pd.read_csv('portfolio.lst',names=['pTicker'])
pTickers = dp.pTicker.values  # converts into a list
tmpTickers = []

for i in range(len(pTickers)):
test=df[df.Ticker==pTickers[i]]
if not(test.empty):
    tmp=test.Price.values+'.4'  # of <type 'numpy.ndarray'>
    tmp2=tmp.tolist()
    tmpTickers.append(tmp2)

print(tmpTickers)
tmp = []

for i in range(len(tmpTickers)):
    tmp2 = str(tmpTickers[i]).strip('[]')
    print(tmp)
    tmp.append(str(tmp2).strip('\'\''))

QuandlTickers = tmp
print(QuandlTickers)

data = Quandl.get(QuandlTickers, authtoken='YourAuthToken', \
                 trim_start='2014-10-01', trim_end='2014-11-04', \
                 transformation='rdiff')

d=data.values.T # return-series (frequency: daily) based on close-prices
print(d)

ここで、portfolio.lstをプレーン テキスト ファイルとして使用し、希望するN 個の株式ティッカーのリストを保存します。例:

AAPL
IBM
TXN

最終的に、指定された時間間隔でフェッチされた毎日の戻りシリーズを持つ NumPy 配列は、たとえば次のようになります。

[[-0.01558313  0.00725953 -0.0028028   0.         -0.00873319  0.02075949
   0.00218254 -0.00287072 -0.00913333 -0.01062018 -0.01225316 -0.01312282
   0.01464783  0.02139859  0.0271652   0.00507466  0.01786581  0.00372031
  -0.00104543  0.01550756  0.00562114 -0.00335383  0.00953449  0.01296296
  -0.00731261]
 [-0.01401254 -0.00138911  0.0094163   0.0019611  -0.01761532  0.0196543
  -0.01552598 -0.00262847 -0.01296187  0.00152572 -0.01115343 -0.01050894
   0.0122887  -0.0711343  -0.03471319 -0.00882191  0.00241053 -0.0006166
  -0.00129566  0.01068759 -0.00085575  0.00544476  0.00030423 -0.00024331
  -0.01040399]
 [-0.01698469         nan         nan -0.00416489 -0.01319035  0.020213
  -0.01959949 -0.07127336 -0.0189518   0.00906272  0.01063578  0.01941066
   0.00183528  0.01694527  0.05314118 -0.00320718  0.00815101  0.01212766
   0.00798823  0.01147028 -0.00350515 -0.01655287  0.0448138   0.00845751
   0.00638978]]

コメントで既に述べたように、Quandl の WIKI データベースをスキップして AAPL 価格シリーズを取得できることに注意してください。

于 2015-04-22T12:34:28.463 に答える