yfinance的安装
yfinance 库的入门非常简单。它具有以下依赖项：
- pandas >= 0.24
- numpy >= 1.15
- requests >= 2.21
- multitasking >= 0.0.7
这些都是 Anaconda 安装的标准配置，手动安装也很容易。之后的安装yfinance的操作就这么简单：
pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir
或者
conda install -c ranaroussi yfinance
Library布局
布局本身也很简单，只有三个模块：
- yf.Tickers
- yf.download
- yf.pandas_datareader
几乎所有的方法都在 Tickers 模块中。
download模块用于一次性快速下载多个股票的历史数据。
pandas_datareader 是为了与遗留代码向后兼容，对新用户而言我们将忽略它。
用yfinance库下载历史数据
下载一支股票的历史数据
首先，我们将 yfinance 导入为 yf 并为特定代码（股票）创建一个代码对象，我们现在都用这个 aapl 股票代码对象——在其上调用各种方法。要获取历史数据，可以使用 history() 方法。
它采用以下参数作为输入：
period：要下载的数据周期（使用周期参数或使用start和end），有效周期为：
“1d”、“5d”、“1mo”、“3mo”、“6mo”、“1y”、“2y”、“5y”、“10y”、“ytd”、“max”
interval：数据间隔（1m 数据仅适用于最近 7 天的数据，最近 60 天的数据间隔 <1d），有效间隔为：
“1m”、“2m”、“5m”、“15m”、“30m”、“60m”、“90m”、“1h”、“1d”、“5d”、“1wk”、“1mo”、“3mo”
start：格式为 (yyyy-mm-dd) 或日期时间。
end: 格式为 (yyyy-mm-dd) 或日期时间。
prepost：在结果中包涵 Pre 和 Post 常规市场数据（默认为 False）- 通常不需要将其从 False 更改。
auto_adjust：自动调整所有 OHLC（开盘价/最高价/最低价/收盘价）（默认为 True）。
actions：下载股票分红和股票分割事件 （默认为True）。
您只需更改period（或者start和end）和间隔参数。
例如，要获取 Apple 在 06/11/2022和 11/11/2020（英国格式）之间的 1 分钟历史数据，我们只需使用我们创建并运行的股票代码对象：
aapl_historical = aapl.history(start="2022-11-06", end="2022-11-11", interval="1m") aapl_historical
如果需要科学上网才能访问yfinance的，运行如下代码（端口号换成你实际的端口号）：
aapl_historical = aapl.history(start="2022-11-06", end="2022-11-11", interval="1m", proxy="http://127.0.0.1:7890") aapl_historical
原创文章，作者：朋远方，如若转载，请注明出处：https://caovan.com/04-daoruyfinanceshuju/.html
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