真格量化

写个爬虫太麻烦?不妨试试用yfinance调用雅虎财经数据

2019-06-14  本文已影响0人  ce2a5fc7b1e4

上次我们谈过如何在真格量化中获取外部数据。很多投资者都知道Yahoo提供了丰富的金融市场数据,不过获取这些数据很多时候需要自己去写一些网页爬虫。当然也有一些Python第三方库可以免除我们从头写爬虫的麻烦,几乎可以当作API来调用,yfinance就是其中一个(其在Github上地址https://github.com/ranaroussi/yfinance)。

比如我们想研究一下苹果公司的数据(股票代码AAPL):

获取公司信息

import yfinance as yf 

aapl = yf.Ticker("AAPL")

cominfo=aapl.info #取得公司信息

然后就可以把公司信息输出(这与真格量化的

GetContractInfo函数类似):

for key in cominfo.keys():

  print key+":"+cominfo[key]

结果为:

获取股票价格数据

我们也可以方便地取得公司股票价格历史数据,比如取最长时间的历史价格数据:

hist = aapl.history(period="max") 

hist.head()

可以得到

其可设定的时间周期包括:

1d,5d,1mo,3mo,6mo,1y,2y,5y,10y,ytd,max

我们可以查询公司分红和拆股信息:

aapl.actions

可以得到

可以只查询分红:

aapl.dividends

得到

或者只查询拆股:

aapl.splits

得到

获得公司财报

我们可以查询公司的财务数据:

aapl.financials

得到

还有公司的资产负债表

aapl.balance_sheet

得到

以及现金流量表

aapl.cashflow

得到

获取股票期权数据

先查询该公司有哪些月份的期权:

aapl.options

得到可以交易期权的到期日

('2019-06-07','2019-10-18', '2020-01-17', '2020-06-19')

我们可以查询一个月份的所有看涨期权:

opt = aapl.option_chain('2019-06-07')

opt.calls

得到

或者看跌期权

opt.puts

得到

获取期货历史价格数据

获取期货价格方法与股票类似,例如

美豆2019年11月份合约:

soybean=yf.Ticker("SX19.CBT")

hist = soybean.history(period="max")

可以得到

想研究内外盘套利策略或者个股期权定价模型的投资者不妨试试,利用好雅虎财经这座金矿。

— — — — — — E N D — — — — — —

往期文章:

Numpy处理tick级别数据技巧

真正赚钱的期权策略曲线是这样的

多品种历史波动率计算

如何实现全市场自动盯盘

AI是怎样看懂研报的

真格量化策略debug秘籍

真格量化对接实盘交易

常见高频交易策略简介

如何用撤单函数改进套利成交

Deque提高处理队列效率

策略编程选Python还是C++

如何用Python继承机制节约代码量

十大机器学习算法

如何调用策略附件数据

如何使用智能单

如何扫描全市场跨月价差

如何筛选策略最适合的品种

活用订单类型规避频繁撤单风险

真格量化回测撮合机制简介

如何调用外部数据

如何处理回测与实盘差别

如何利用趋势必然终结获利

常见量化策略介绍

期权交易“七宗罪”

波动率交易介绍

推高波动率的因素

波动率的预测之道

趋势交易面临挑战

如何构建知识图谱

机器学习就是现代统计学

AI技术在金融行业的应用

如何避免模型过拟合

低延迟交易介绍

架构设计中的编程范式

交易所视角下的套利指令撮合

距离概念与特征识别

气象风险与天气衍生品

设计量化策略的七个“大坑”

云计算在金融行业的应用

机器学习模型评估方法

真格量化制作期权HV-IV价差

另类数据介绍

TensorFlow中的Tensor是什么?

机器学习的经验之谈

真格量化可访问:

https://quant.pobo.net.cn

真格量化微信公众号,长按关注:

遇到了技术问题?欢迎加入真格量化Python技术交流QQ群  726895887

上一篇 下一篇

猜你喜欢

热点阅读