アメリカの単元株価格を得る方法は?
06 Jul 2021Stock’s price
このページはパイソン（Python）APIを用いてアメリカの単元株価格をを得る方法について紹介します。
私が使うAPIに関しては多く2つあります。
- pandas_datareader API
代表的に皆さんがよく使うAPIです。このAPIは値段以外にもたくさんの情報を得ることができます。
pip install pandas-datareader
- yahoo_fin API
私がより使うAPIはこれです。これはヤフーファイナンスの情報をクローリングして株式の情報を集めることです。これは公式的なAPIではないがただのクローリングとして情報を得るから特に問題ないと思います。
pip install yahoo_fin
2つとも評価がいいAPIです。使い方法はこのページ以外にもGoogleの上に沢山あると思います。
Code to get stock’s price
import pandas as pd import pandas_datareader as pdr import yahoo_fin.stock_info as yfs from tqdm import tqdm import datetime import json def main(url, index_list, index_name, start, end, run_yfs=False, run_pdr=True): ## Configuration directory url url_data = url+'data_origin/' print('Example Apple inc') if run_pdr: df_aapl = pdr.DataReader('AAPL', 'yahoo', start_day, today) if run_yfs: start_day.strftime('%m/%d/%y') today.strftime('%m/%d/%y') df_aapl = yfs.get_data('AAPL',start_date=start_day, end_date = today) df_aapl = df_aapl.reset_index() df_aapl = df_aapl.rename(columns={'open':'Open', 'index':'Date', 'high':'High','low':'Low','close':'Close','adjclose':'Adj Close','volume':'Volume','ticker':'Ticker'}) df_aapl = df_aapl[['Ticker','Date','High','Low','Open','Close','Volume','Adj Close']] print(df_aapl) df_recent = pd.DataFrame({'Recent_price': []}) etf_values = {} error_symbols = [] for ticker in tqdm(index_list): try: if run_pdr: df = pdr.DataReader(ticker,'yahoo', start_day, today) if run_yfs: df = yfs.get_data(ticker,start_date=start_day, end_date = today) df = df.reset_index() df = df.rename(columns={'open':'Open', 'index':'Date', 'high':'High','low':'Low','close':'Close','adjclose':'Adj Close','volume':'Volume','ticker':'Ticker'}) df = df[['Ticker','Date','High','Low','Open','Close','Volume','Adj Close']] df_recent.loc[ticker, 'Recent_price'] = yfs.get_live_price(ticker) etf_values[ticker] = df except: error_symbols.append(ticker) print('Error: ', error_symbols) df_recent.loc[ticker, 'Recent_price'] = yfs.get_live_price(ticker) if run_pdr: combined_value = pd.concat(etf_values) combined_value = combined_value.reset_index() combined_value= combined_value.rename(columns={'level_0': 'Ticker'}) if run_yfs: combined_value = pd.concat(etf_values) combined_value = combined_value.reset_index() combined_value = combined_value.drop(['level_0','level_1'], axis=1) print(combined_value) print(df_recent) url_value_data = url_data+'FS_{0}_Value'.format(index_name) combined_value.to_json(url_value_data+'.json') combined_value.to_csv(url_value_data+'.csv') url_recent_value_data = url_data+'FS_{0}_Recent_Value'.format(index_name) df_recent.to_json(url_recent_value_data+'.json') df_recent.to_csv(url_recent_value_data+'.csv') if __name__ == '__main__': with open('../config/config.json', 'r') as f: config = json.load(f) root_url = config['root_dir'] filename= input("Choice of stock's list (dow, sp500, nasdaq, other, selected): ") dow_list = yfs.tickers_dow() if filename == 'dow': dow_list = yfs.tickers_dow() elif filename == 'sp500': dow_list = yfs.tickers_sp500() elif filename == 'nasdaq': dow_list = yfs.tickers_nasdaq() elif filename == 'other': dow_list = yfs.tickers_other() elif filename == 'selected': url = root_url+'/data_ForTrading/selected_ticker.json' temp_pd = pd.read_json(url) temp_pd = temp_pd['Ticker'] dow_list = temp_pd.values.tolist() print(dow_list) ## Define time of start to end ## #td_1y = datetime.timedelta(weeks=52/2) start_day = datetime.datetime(2010,1,1) today = datetime.datetime.now() #start_day = today-td_1y print('Price of stcok in {0} for date series and recent price'.format(filename)) main(url=root_url, index_list = dow_list, index_name=filename, start= start_day, end = today, run_yfs = True, run_pdr=False) else: pass
願うIndexに関してyahoo_fin APIを用いてTickerをリストとして呼びます。
各Tickerに関して指定する日から今日までの単元株価格を測定します。さらに、現在の値段も別のデータフレイムとしてセーブします。NasdaqとotherのIndexは結構時間掛かるのでご注意ください。
Result
代表的にDow indexに関する情報を下に表します。
Ticker Date High Low Open Close Volume Adj Close 0 AAPL 2009-12-31 7.619643 7.520000 7.611786 7.526072 352410800.0 6.471693 1 AAPL 2010-01-04 7.660714 7.585000 7.622500 7.643214 493729600.0 6.572423 2 AAPL 2010-01-05 7.699643 7.616071 7.664286 7.656428 601904800.0 6.583786 3 AAPL 2010-01-06 7.686786 7.526786 7.656428 7.534643 552160000.0 6.479064 4 AAPL 2010-01-07 7.571429 7.466072 7.562500 7.520714 477131200.0 6.467088 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 84407 WMT 2021-06-21 136.750000 135.350006 135.660004 136.399994 6925000.0 136.399994 84408 WMT 2021-06-22 137.720001 136.229996 136.229996 137.029999 6369000.0 137.029999 84409 WMT 2021-06-23 136.990005 135.929993 136.500000 135.960007 6463500.0 135.960007 84410 WMT 2021-06-24 137.240005 136.100006 136.169998 136.910004 7814700.0 136.910004 84411 WMT 2021-06-25 138.860001 136.919998 137.130005 138.529999 9544400.0 138.529999 [84412 rows x 8 columns] Recent_price AAPL 133.110001 AMGN 242.679993 AXP 169.449997 BA 248.380005 CAT 216.309998 CRM 241.869995 CSCO 53.060001 CVX 107.300003 DIS 178.350006 DOW 63.290001 GS 368.769989 HD 313.630005 HON 218.740005 IBM 146.839996 INTC 55.910000 JNJ 164.210007 JPM 154.050003 KO 54.320000 MCD 232.419998 MMM 194.750000 MRK 77.199997 MSFT 265.019989 NKE 154.350006 PG 134.919998 TRV 151.720001 UNH 404.950012 V 237.320007 VZ 56.380001 WBA 52.160000 WMT 138.529999
Conclusion
このようにアメリカの株式の情報を得ることができました。
もし、実際にこのコードを動いてみたい人は、ディレクトリのコードを直して動いてください。
このコードはクーグル上の沢山の人に手伝いました。本当にありがとうございます。
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