获取数据之Yahoo finance
2023-11-18 本文已影响0人
番茄酱的汪
- Yahoo finance是一个免费的数据库，我们可以通过python获取数据，以下是文档：
https://pypi.org/project/yfinance/
简单的用法
- 导入yfinance模块：
import yfinance as yf - 创建Ticker对象：
msft = yf.Ticker("MSFT") - 获取股票的所有信息：
msft.info - 获取历史市场数据：
hist = msft.history(period="1mo") - 显示历史数据的元数据：
msft.history_metadata - 显示股票的操作信息（股息、拆股、资本收益）：
msft.actions,msft.dividends,msft.splits,msft.capital_gains - 显示股票的股份数量：
msft.get_shares_full(start="2022-01-01", end=None) - 显示财务报表信息：
msft.income_stmt,msft.quarterly_income_stmt,msft.balance_sheet,msft.quarterly_balance_sheet,msft.cashflow,msft.quarterly_cashflow - 显示股票的持有者信息：
msft.major_holders,msft.institutional_holders,msft.mutualfund_holders - 显示未来和历史的收益日期：
msft.earnings_dates - 显示股票的ISIN代码（国际证券识别码）：
msft.isin - 显示期权到期日期：
msft.options - 显示新闻：
msft.news - 获取特定到期日期的期权链：
opt = msft.option_chain('YYYY-MM-DD') - 使用代理服务器下载数据：
msft.history(..., proxy="PROXY_SERVER"),msft.get_actions(proxy="PROXY_SERVER"),msft.get_dividends(proxy="PROXY_SERVER"),msft.get_splits(proxy="PROXY_SERVER"),msft.get_capital_gains(proxy="PROXY_SERVER"),msft.get_balance_sheet(proxy="PROXY_SERVER"),msft.get_cashflow(proxy="PROXY_SERVER"),msft.option_chain(..., proxy="PROXY_SERVER") - 初始化多个Ticker对象：
tickers = yf.Tickers('msft aapl goog') - 访问每个Ticker对象的信息：
tickers.tickers['MSFT'].info,tickers.tickers['AAPL'].history(period="1mo"),tickers.tickers['GOOG'].actions - 将价格历史数据下载到一个表格中：
data = yf.download("SPY AAPL", period="1mo") - 使用日志记录：
yf.enable_debug_mode()切换到调试模式并自定义格式 - 使用自定义请求会话（例如缓存API调用或自定义User-agent标头）：传递
session参数给Ticker构造函数 - 处理多级列名：使用pandas的
to_csv方法保存DataFrame时，正确读取多级列名；将单个或多个Ticker下载到单个DataFrame中，使用单级列名和一个Ticker列 - 使用yfinance替代pandas_datareader：使用
yf.pdr_override()可以使用yfinance替代pandas_datareader中的get_data_yahoo()方法，并确保返回的数据格式与pandas_datareader的一致
简单的示例
- 需要设置代理，所以代码是：
# 设置代理
proxies = {
"http": "http://127.0.0.1:7890",
"https": "http://127.0.0.1:7890",
}
prices_df = yf.download(list(sp500_list), start=start_date,
end=end_date,proxy = proxies)
- 简单获取苹果公司的股票收盘价数据
import yfinance as yf
# 创建Ticker对象
aapl = yf.Ticker("AAPL")
# 获取近5年的历史市场数据
history = aapl.history(period="5y",proxy = proxies)
# 获取收盘价数据
close_prices = history['Close']
# 打印收盘价数据
print(close_prices)
- 结果获取到历史数据包括：
['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Dividends', 'Stock Splits']
Open：当日的开盘价，即股票交易开始时的价格。
High：当日的最高价，即股票在当日交易中达到的最高价格。
Low：当日的最低价，即股票在当日交易中达到的最低价格。
Close：当日的收盘价，即股票交易结束时的价格。
Volume：当日的交易量，即在当日交易中买卖的股票数量。
Dividends：当日派发的股息金额。股息是公司向股东派发的利润分配。
Stock Splits：当日的股票拆分比例。股票拆分是指公司将现有的股票拆分成更多股份的行为，以调整股票价格和股本结构
