Как я могу сохранить исторические цены акций (используя массив)?

Question

Как я могу сохранить исторические цены акций (используя массив)?

Я использую финансовую библиотеку Yahoo, которую можно найти здесь: https://pypi.python.org/pypi/yahoo-finance/1.2.1

У меня есть текстовый файл с символами тикера. Я просматриваю символы тикера и печатаю исторические данные по ценам на акции.

Как я могу взять цены закрытия и сохранить их, чтобы потом использовать их (для расчета средних значений)?

вот мой код:

from yahoo_finance import Share

from pprint import pprint #for easy to view historical data

import calendar
import datetime 
import time





cal = calendar.TextCalendar(calendar.SUNDAY)
#cal.prmonth(today)

#using datetime below:

today = datetime.date.today() #todays date
todayH = str(today) # because in .get_historical I need to use a string 

yesterday = (today.toordinal()-10) #yesterdays date mathamatically

dateYes =  datetime.date.fromordinal(yesterday) #yesterdays date in format we want
dateYesH = str(dateYes) # because in .get_historical I need to use a string 


print 'today:', today
print dateYesH
print 'ordinal:', today.toordinal()


rand = Share('yhoo')
# print rand.get_price() (works)
#pprint(rand.get_historical(dateYesH, todayH))


#reading text file
file1 = open('TickerF.txt', 'r')
words = file1.read().split(' ')
length = len(words)
#print words 
#print len(words)
#print file1.read()
file1.close()


c = 0

try :
    while c < length:
        for i in words:
            symbol = str(i)
            stock = Share(symbol)
            c= c+1
            print i
        #print c
            pprint(stock.get_historical(dateYesH, todayH))

except: 
    pass

мой вывод:

today: 2015-12-06
2015-11-26
ordinal: 735938
YHOO
[{'Adj_Close': '34.91',
  'Close': '34.91',
  'Date': '2015-12-04',
  'High': '35.200001',
  'Low': '34.18',
  'Open': '34.34',
  'Symbol': 'YHOO',
  'Volume': '15502700'},
 {'Adj_Close': '34.34',
  'Close': '34.34',
  'Date': '2015-12-03',
  'High': '35.720001',
  'Low': '34.099998',
  'Open': '35.59',
  'Symbol': 'YHOO',
  'Volume': '17068000'},
 {'Adj_Close': '35.650002',
  'Close': '35.650002',
  'Date': '2015-12-02',
  'High': '36.389999',
  'Low': '34.77',
  'Open': '35.00',
  'Symbol': 'YHOO',
  'Volume': '56614000'},
 {'Adj_Close': '33.709999',
  'Close': '33.709999',
  'Date': '2015-12-01',
  'High': '33.889999',
  'Low': '33.470001',
  'Open': '33.869999',
  'Symbol': 'YHOO',
  'Volume': '10862500'},
 {'Adj_Close': '33.810001',
  'Close': '33.810001',
  'Date': '2015-11-30',
  'High': '33.830002',
  'Low': '32.849998',
  'Open': '33.029999',
  'Symbol': 'YHOO',
  'Volume': '17363600'},
 {'Adj_Close': '32.939999',
  'Close': '32.939999',
  'Date': '2015-11-27',
  'High': '33.09',
  'Low': '32.439999',
  'Open': '32.790001',
  'Symbol': 'YHOO',
  'Volume': '5313400'}]

Как я могу сохранить значения 'close' во время прохождения массива? У меня есть идея создать еще один массив, в котором будут храниться значения "close", но как мне сделать так, чтобы массив сохранял только значения close, а не какие-либо другие значения?

1

python runtime-error finance yahoo-finance

Источник

user4963452 07 дек '15 в 01:16

2 ответа

Решение

У вас есть много вариантов. Наиболее распространенным было бы взять этот список словарей и сохранить его как (и это в порядке моего предпочтения для различных форматов хранения) как pickle, json, csv или raw_text.

Я хотел бы дать вам несколько советов и направить вас к пандам. Это облегчит вашу жизнь, потому что она особенно хорошо справляется с анализом данных, а также с чтением и записью в файл. Вы можете получить большую часть преимуществ от использования панд, просто преобразовав этот список словарей в DataFrame, но pandas также предоставляет некоторые из тех же частей синтаксического анализа, которые предоставляет yahoo_finance. Например:

from pandas.io import data
df = data.get_data_yahoo('YHOO')

даст вам те же даты / Закрыть / Настроить Закрыть / Открыть / Высокий / Низкий / Громкость начиная с 2010 года. Если вы хотите сохранить / загрузить данные на диск, вы можете просто сделать

df.to_pickle('/tmp/yhoo.pkl')
df = pd.read_pickle('/tmp/yhoo.pkl')

Это также облегчит анализ данных. Например, если вы просто хотите среднюю цену закрытия

>>> print df.Close.mean()
25.470388733914213

2

Источник

user768194 07 дек '15 в 02:13

Другие вопросы по тегам python runtime-error finance yahoo-finance

user433945 07 дек '15 в 01:40 2015-12-07 01:40 · Accepted Answer · 2015-12-07 01:40

Я написал пример, который хранит все цены закрытия (на дату) в массиве. Выходными данными являются цены закрытия GOOG за первые ~7 месяцев года:

from yahoo_finance import Share    


stock = Share('GOOG')    
start_date = '2015-01-01'    
end_date = '2015-06-30'    

closes = [c['Close'] for c in stock.get_historical(start_date, end_date)]    

for c in closes:    
    print c

Выход: