Tải xuống giá cổ phiếu lịch sử tự động từ tài khoản yahoo trong python

Question

Có cách nào để tự động tải xuống giá cổ phiếu lịch sử từ tài chính yahoo hoặc tài chính google (định dạng csv) không? Tốt hơn là bằng Python.

Answer 1

Câu trả lời ngắn gọn: Có. Sử dụng số urllib của Python để kéo các trang dữ liệu lịch sử cho các cổ phiếu bạn muốn. Đi với Yahoo! Tài chính; Google kém tin cậy hơn, có ít dữ liệu hơn và hạn chế hơn về cách bạn có thể sử dụng nó khi bạn có. Ngoài ra, tôi tin rằng Google đặc biệt cấm bạn lấy dữ liệu trong ToS của họ.

Câu trả lời dài hơn: Đây là tập lệnh tôi sử dụng để lấy tất cả dữ liệu lịch sử trên một công ty cụ thể. Nó kéo trang dữ liệu lịch sử cho một biểu tượng mã cụ thể, sau đó lưu nó vào một tệp csv có tên là biểu tượng đó. Bạn sẽ phải cung cấp danh sách các biểu tượng ticker của riêng bạn mà bạn muốn kéo.

import urllib 

base_url = "http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s=" 
def make_url(ticker_symbol): 
    return base_url + ticker_symbol 

output_path = "C:/path/to/output/directory" 
def make_filename(ticker_symbol, directory="S&P"): 
    return output_path + "/" + directory + "/" + ticker_symbol + ".csv" 

def pull_historical_data(ticker_symbol, directory="S&P"): 
    try: 
     urllib.urlretrieve(make_url(ticker_symbol), make_filename(ticker_symbol, directory)) 
    except urllib.ContentTooShortError as e: 
     outfile = open(make_filename(ticker_symbol, directory), "w") 
     outfile.write(e.content) 
     outfile.close() 

Answer 2

Khi bạn định làm việc với chuỗi thời gian như vậy bằng Python, pandas là không thể thiếu. Và đây là tin tốt: nó đi kèm với một trình tải dữ liệu lịch sử cho Yahoo: pandas.io.data.DataReader.

from pandas.io.data import DataReader 
from datetime import datetime 

ibm = DataReader('IBM', 'yahoo', datetime(2000, 1, 1), datetime(2012, 1, 1)) 
print(ibm['Adj Close']) 

Here's an example from the pandas documentation.

Cập nhật cho gấu trúc> = 0,19:

Module pandas.io.data đã bị xóa khỏi pandas>=0.19 trở đi. Thay vào đó, bạn nên sử dụng riêng biệt pandas-datareader package. Cài đặt với:

pip install pandas-datareader 

Và sau đó bạn có thể làm điều này bằng Python:

import pandas_datareader as pdr 
from datetime import datetime 

ibm = pdr.get_data_yahoo(symbols='IBM', start=datetime(2000, 1, 1), end=datetime(2012, 1, 1)) 
print(ibm['Adj Close']) 

Downloading from Google Finance is also supported.

There's more in the documentation of pandas-datareader.

Answer 3

Mở rộng @Def_Os's câu trả lời với một bản demo thực tế ...

Như @Def_Os đã nói - sử dụng Pandas Datareader làm nhiệm vụ này một cách vui vẻ thật

In [12]: from pandas_datareader import data 

kéo tất cả các dữ liệu lịch sử có sẵn cho AAPL bắt đầu từ 1980-01-01

#In [13]: aapl = data.DataReader('AAPL', 'yahoo', '1980-01-01') 

# yahoo api is inconsistent for getting historical data, please use google instead. 
In [13]: aapl = data.DataReader('AAPL', 'google', '1980-01-01') 

5 hàng đầu tiên

In [14]: aapl.head() 
Out[14]: 
       Open  High  Low Close  Volume Adj Close 
Date 
1980-12-12 28.750000 28.875000 28.750 28.750 117258400 0.431358 
1980-12-15 27.375001 27.375001 27.250 27.250 43971200 0.408852 
1980-12-16 25.375000 25.375000 25.250 25.250 26432000 0.378845 
1980-12-17 25.875000 25.999999 25.875 25.875 21610400 0.388222 
1980-12-18 26.625000 26.750000 26.625 26.625 18362400 0.399475 

5 hàng cuối cùng

In [15]: aapl.tail() 
Out[15]: 
       Open  High  Low  Close Volume Adj Close 
Date 
2016-06-07 99.250000 99.870003 98.959999 99.029999 22366400 99.029999 
2016-06-08 99.019997 99.559998 98.680000 98.940002 20812700 98.940002 
2016-06-09 98.500000 99.989998 98.459999 99.650002 26419600 99.650002 
2016-06-10 98.529999 99.349998 98.480003 98.830002 31462100 98.830002 
2016-06-13 98.690002 99.120003 97.099998 97.339996 37612900 97.339996 

lưu tất cả dữ liệu dưới dạng tệp CSV

In [16]: aapl.to_csv('d:/temp/aapl_data.csv') 

d:/temp/aapl_data.csv - 5 dòng đầu tiên

Date,Open,High,Low,Close,Volume,Adj Close 
1980-12-12,28.75,28.875,28.75,28.75,117258400,0.431358 
1980-12-15,27.375001,27.375001,27.25,27.25,43971200,0.408852 
1980-12-16,25.375,25.375,25.25,25.25,26432000,0.378845 
1980-12-17,25.875,25.999999,25.875,25.875,21610400,0.38822199999999996 
1980-12-18,26.625,26.75,26.625,26.625,18362400,0.399475 
... 

Answer 4

Đã có một thư viện bằng Python gọi yahoo_finance vì vậy bạn sẽ cần phải tải về thư viện là người đầu tiên sử dụng dòng lệnh sau:

sudo pip install yahoo_finance 

Sau đó, một khi bạn đã cài đặt thư viện yahoo_finance, đây là mã mẫu sẽ tải xuống dữ liệu bạn cần từ Yahoo Finance:

#!/usr/bin/python 
import yahoo_finance 
import pandas as pd 

symbol = yahoo_finance.Share("GOOG") 
google_data = symbol.get_historical("1999-01-01", "2016-06-30") 
google_df = pd.DataFrame(google_data) 

# Output data into CSV 
google_df.to_csv("/home/username/google_stock_data.csv") 

Điều này nên thực hiện. Cho tôi biết nếu nó hoạt động.