Die diesmal verwendete Python-Version lautet wie folgt.
python --version
Python 3.5.1 :: Anaconda 4.0.0 (x86_64)
Installieren Sie die, die Sie dieses Mal verwenden.
pip install quandl
pip install pandas-datareader
pip install jsm
pip install stockstats
Zusammenfassend gibt es zunächst einmal Quandl, pandas_datareader, jsm, und es scheint gut, Quandl, pandas_datareader, zu verwenden. (Bitte sagen Sie mir, ob es noch etwas gibt. Wahrscheinlich.)
Quandl
Die offizielle Dokumentation ist hier. Ich werde vorerst versuchen, den Aktienkurs von Apple zu ermitteln.
import quandl
d = quandl.get("WIKI/AAPL")
d.columns
# Index(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Ex-Dividend', 'Split Ratio',
# 'Adj. Open', 'Adj. High', 'Adj. Low', 'Adj. Close', 'Adj. Volume'],
# dtype='object')
d.shape
# (9162, 12)
Hier gibt es ein mysteriöses Wort WIKI, das die Datenquelle darstellt und in Konohen geschrieben ist.
Die Daten sehen aus wie Datum und Uhrzeit.
In einigen früheren Artikeln war es auch "Import Quandl", aber es scheint, dass es in der Mitte niedriger wurde.
pandas_datareader Offizielle Dokumentation.
import pandas_datareader as pdr
d = web.DataReader("AAPL", 'google')
# Parameters
# ----------
# name : str or list of strs
# the name of the dataset. Some data sources (yahoo, google, fred) will
# accept a list of names.
# data_source: {str, None}
# the data source ("yahoo", "yahoo-actions", "yahoo-dividends",
# "google", "fred", "ff", or "edgar-index")
#Folgendes wird weggelassen
d.shape
(1831, 5)
d.columns
# Index(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'], dtype='object')
Apple wird als erstes Argument angegeben, und Google wird als Datenquelle angegeben.
Die Daten sind auch ein tägliches Muster.
Der Erwerbszeitraum kann wie folgt angegeben werden.
import pandas_datareader as pdr
import datetime
start = datetime.datetime(2015, 1, 1)
end = datetime.datetime(2017, 4, 12)
d = pdr.DataReader("AAPL", 'google', start, end)
d.shape
# (574, 5)
jsm jsm soll die Entwicklung im Jahr 2015 eingestellt haben und Daten von Yahoo abkratzen. Yahoo ist [hier](https://www.yahoo-help.jp/app/answers/detail/p/546/a_id/93575/~/yahoo%21%E3%83%95%E3%82%A1% E3% 82% A4% E3% 83% 8A% E3% 83% B3% E3% 82% B9% E6% 8E% B2% E8% BC% 89% E6% 83% 85% E5% A0% B1% E3% 81% AE% E8% 87% AA% E5% 8B% 95% E5% 8F% 96% E5% BE% 97% EF% BC% 88% E3% 82% B9% E3% 82% AF% E3% 83% AC% E3% 82% A4% E3% 83% 94% E3% 83% B3% E3% 82% B0% EF% BC% 89% E3% 81% AF% E7% A6% 81% E6% AD% A2% E3% 81% 97% E3% 81% A6% E3% 81% 84% E3% 81% BE% E3% 81% 99) sagt, dass Schaben verboten ist, und ich denke, dass es besser ist, es nicht zu verwenden. ..
stockstats Es gibt Aktienstatistiken als Paket, um die erfassten Finanzdaten zu manipulieren.
import stockstats
import quandl
d = quandl.get("WIKI/AAPL")
d.shape
# (9162, 12)
type(d)
# pandas.core.frame.DataFrame
stock = stockstats.StockDataFrame.retype(d)
type(stock)
# stockstats.StockDataFrame
stockstats ersetzt den Typ stockstats.StockDataFrame, eine Erweiterung des Pandas-Datenrahmens durch die Retype-Methode. Auf diese Weise können beispielsweise MACD-Berechnungen usw. durchgeführt werden.
stock['macd']
# Date
# 1980-12-12 0.000000
# 1980-12-15 -0.033654
# 1980-12-16 -0.104902
# 1980-12-17 -0.112351
So einfach ist das.
Wenn Sie sich den Code im Inneren ansehen, wird der Schlüssel des Datenrahmens, der an die erneute Eingabe übergeben wird, durch die Kleinfunktion verringert. Es scheint also, dass er den Unterschied zwischen Groß- und Kleinbuchstaben absorbiert. Wenn Sie jedoch keine Daten berechnen möchten, handelt es sich um einen Schlüsselfehler. .. Wenn Sie Variablen verwenden, die normalerweise nicht verwendet werden, oder wenn nur wenige Variablen vorhanden sind, ist es daher möglicherweise besser, als Pandas zu schreiben.
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