自 2017 年 5 月 16 日起,无法使用 Pandas DataReader 的“yahoo”方法访问雅虎财经 URL。我尚未测试此修复-yahoo-finance:https://pypi.python.org/pypi/fix-yahoo-金融 昨天刚刚发布,声明:“雅虎金融已停用其历史数据 API”。
编辑 2017 年 8 月 2 日:此后,我按照 https://pypi.python.org/pypi/fix-yahoo-finance 中的步骤操作: $ pip3 install fix_yahoo_finance --upgrade --no-cache-dir,升级 pandas_datareader 以与“fix-yahoo-finance 0.0.6”配合使用,并修改代码:
from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance
data = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start='2017-04-23', end='2017-05-24')
请注意,最后 2 个数据列的顺序是“Adj Close”和“Volume”,即。不是以前的格式。出于我的目的,它们只是重置为原始格式:
cols = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close']
data.reindex(columns=cols)
我建议使用 Quandl。我不确定雅虎被收购后是否可靠。 在 Quandl 中,如果您有多个符号,则必须循环。阅读 docs 并执行以下操作:
import quandl as qdl
start_date = '2016-01-01'
end_date = '2017-05-22'
for symbol in symbols:
quandldata = qdl.get_table("WIKI/PRICES",qopts={"columns":["date", "adj_close"]},
ticker=symbol, date = {'gte': start_date,'lte' : end_date})
# specify that the quandldata df has index col = 'date'
quandldata = quandldata.set_index(["date"], drop=True)
# rename col adj close to the respective symbol to prevent clash w/ same name for all cols
quandldata = quandldata.rename(columns={'adj_close': symbol})
df = df.join(quandldata)
import pandas_datareader.data as pdweb
from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance # must pip install first
data = pdr.get_data_yahoo('SPY','2017-05-20','2017-05-23')
data = pdr.get_data_yahoo(['SPY','QQQ'],'2017-05-01','2017-05-23', as_panel=False,group_by = 'ticker')
我已按照 https://pypi.python.org/pypi/fix-yahoo-finance 中的步骤进行操作: $ pip3 install fix_yahoo_finance --upgrade --no-cache-dir 并且还升级了 pandas_datareader 。
“fix-yahoo-finance 0.0.6”效果很好,例如 BHP.AX:
from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance
data = pdr.get_data_yahoo('BHP.AX', start='2017-04-23', end='2017-05-24')
请注意,最后 2 个数据列的顺序是“Adj Close”和“Volume”,即。不是以前的格式。为了我的目的,它们被重置为原始格式:
cols = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close']
data.reindex(columns=cols)
我喜欢user3443068的回答,因为它很简单。
我还建议考虑使用 Google 作为您的来源,因为考虑到公司的发展方向,雅虎实例可能会经历许多已弃用的版本。
def get_ret(tickers_ls, start_dt, end_dt):
#create dataframe
df_ret=pd.DataFrame()
#get prices for all tickers
for tk in tickers:
p = wb.DataReader(tk, "google", start_date, end_date).Close
df_ret_tmp = p.to_frame()['Close'].reset_index()
df_ret_tmp['Ticker']=tk
## append
df_ret=df_ret.append(df_ret_tmp)
#pivot and get into single dataframe
pivoted = df_ret.pivot(index='Date', columns='Ticker')
pivoted.columns = pivoted.columns.droplevel(0)
return pivoted
解决办法:
pip install yfinance
获取“AAPL”数据集的代码:
import yfinance as yf
btc = yf.download('AAPL', start=datetime.datetime(2018, 1, 1), end=datetime.datetime(2020, 12, 2))
print(btc.head())