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
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