1

私はPythonを初めて使用しますが、理解が深まるにつれてPythonに恋をしています。そうは言っても、Quandl WIKI EOD データベースをそれぞれの株式の CSV にダンプするスクリプトをまとめることができました。以下に含めました（Python 2.7）：

import pandas as pd
import Quandl

#this ignores the first symbol in tickers.txt, add a header!
symbols_list = list(pd.read_csv('tickers.txt', index_col=0).T)
print symbols_list

df = {}
for ticker in symbols_list:
    stock = str("WIKI/" + ticker + ".11")
    #print stock
    print str(ticker + ".csv")
    df[ticker] = Quandl.get(stock, authtoken="XXXXXXXXXXXXX", trim_start="2016-01-01")
    df[ticker].to_csv(str(ticker + ".csv"))

私の次の目標は、各株式 csv の過去の高値と安値の列を作成することです。これにより、 http://www.finviz.com/にあるものと同様の株式市場の歴史的な「ガスゲージ」を簡単に作成できます。新しいハイ/新しいローゲージは非常に便利です。2000以上の銘柄が新安値を更新し、新高値を更新した銘柄がわずかしかない場合、売りがどれほど難しいかを簡単に測ることができます。

これまでのところ、作業フォルダー内の各 .csv を繰り返し処理し、それぞれの新しい高値/新しい安値の集計を維持することができました。私のハングアップは、この情報を各 csv に新しい列として入力する適切な方法にあります。EOD CSV には ['Date', 'Adj. ['High', 'Low'] を追加しようとしています。

これまでの私のコード:

import os
import pandas as pd

csv = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.csv')]
print csv
for i in csv:
    df = pd.read_csv(i, index_col=0, parse_dates=True)
    print df
    j=0
    k=0
    for i in df['Adj. Close']: #for each value in adj close
        if j==0:
            j=i
            k=i

        elif i>j:
            j=i #high

        elif i<k:
            k=i #low

        print j,k #print high & low

皆さんの助けに本当に感謝しています！すべてのコード スニペットと回答済みの質問により、Python の学習がより楽しくなりました。

これまでのスクリプトの出力は次のとおりです。

['A.csv', 'AA.csv']
            Adj. Close
Date                  
2016-01-04       40.69
2016-01-05       40.55
2016-01-06       40.73
2016-01-07       39.00
2016-01-08       38.59
2016-01-11       37.94
2016-01-12       38.19
2016-01-13       36.86
2016-01-14       37.61
2016-01-15       37.11
2016-01-19       37.20
2016-01-20       37.26
2016-01-21       37.23
2016-01-22       37.98
40.69 40.69
40.69 40.55
40.73 40.55
40.73 39.0
40.73 38.59
40.73 37.94
40.73 37.94
40.73 36.86
40.73 36.86
40.73 36.86
40.73 36.86
40.73 36.86
40.73 36.86
40.73 36.86
            Adj. Close
Date                  
2016-01-04        9.71
2016-01-05        9.27
2016-01-06        8.61
2016-01-07        8.27
2016-01-08        8.07
2016-01-11        8.00
2016-01-12        7.28
2016-01-13        7.13
2016-01-14        7.24
2016-01-15        6.90
2016-01-19        6.74
2016-01-20        6.74
2016-01-21        7.09
2016-01-22        6.87
9.71 9.71
9.71 9.27
9.71 8.61
9.71 8.27
9.71 8.07
9.71 8.0
9.71 7.28
9.71 7.13
9.71 7.13
9.71 6.9
9.71 6.74
9.71 6.74
9.71 6.74
9.71 6.74

このコードは美しく機能しました:

import os
import pandas as pd

csv = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.csv')]
print csv
for i in csv:
    df = pd.read_csv(i, index_col=0, parse_dates=True)
    #print df
    df['High'] = pd.rolling_max(df['Adj. Close'], window=df.shape[0], min_periods=1)
    df['Low'] = pd.rolling_min(df['Adj. Close'], window=df.shape[0], min_periods=1)
    #print df

    g = os.path.normcase(os.path.join(os.path.dirname(__file__), i)) #os.getcwd()
    print 'full path =', g
    with open(g , "w") as f:
        df.to_csv(f)

次に、毎日の新高値/新安値の履歴リストの作成について見ていきます

4

2 に答える 2