- 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