如何用 Python 下载历史股价？
股价指该股股票的当前价格。股票价格广泛应用于机器学习领域，用于回归问题的演示。股票预测是机器学习的一个应用，我们通过查看特定公司过去的数据来预测其股票。现在构建类似这样的东西，第一步是获取我们的历史股票数据。
我们可以使用 Python 中作为库支持提供的应用编程接口来获取历史股票数据。下面提到了一些应用编程接口:
- 雅虎金融
- 熊猫数据读取器
- 什么时候
进场:
每种方法都使用不同的 python 模块，但它们具有类似的过程结构，包括以下步骤:
1。导入所需库
- 我们正在使用日期时间模块来获取所需股票数据的起止日期。
- 我们正在使用 matplotlib 模块以图形格式显示提取的数据。
2。初始化该时间段内获取股票数据的开始和结束日期。
3。使用每个模块中提供的专用功能获取数据。
4。使用 matplotlib 库显示数据。我们使用绘图()功能以图形格式绘制数据。
方法一:使用雅虎财经
我们可以使用 yfinance 模块中提供的 yfinance.download() 函数来获取股票，该模块是雅虎财务 API 的一个模块。我们可以使用以下命令下载该模块。
pip install yfinance
我们需要在 yfinance.download()函数中提供 3 个必需的参数，它们是
- 股票代码
- 开始日期
- 结束日期
下面是实现。
Python 3
# import modules
from datetime import datetime
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
# initialize parameters
start_date = datetime(2020, 1, 1)
end_date = datetime(2021, 1, 1)
# get the data
data = yf.download('SPY', start = start_date,
end = end_date)
# display
plt.figure(figsize = (20,10))
plt.title('Opening Prices from {} to {}'.format(start_date,
end_date))
plt.plot(data['Open'])
plt.show()
输出:
方法二:使用熊猫数据阅读器
获取历史股票数据的另一种方法是使用 pandas_datareader 库。它还使用雅虎的财务应用编程接口加载数据。我们可以使用以下命令下载该模块。
pip install pandas_datareader
它还要求在数据中加载类似的三个字段，它们是
- 股票代码
- 开始日期
- 结束日期
下面是实现:
Python 3
# import modules
from pandas_datareader import data as pdr
import matplotlib.pyplot as plt
# initializing Parameters
start = "2020-01-01"
end = "2021-01-01"
symbols = ["AAPL"]
# Getting the data
data = pdr.get_data_yahoo(symbols, start, end)
# Display
plt.figure(figsize = (20,10))
plt.title('Opening Prices from {} to {}'.format(start, end))
plt.plot(data['Open'])
plt.show()
输出:
方法 3:使用 Quandl
Quandl 拥有数百个免费和付费数据源，涵盖股票、固定收入、大宗商品、汇率等。为了获得访问权限，我们需要在 Quandl 上创建一个账户，并获得一个 API Key 来免费访问数据。之后，我们需要使用以下命令下载 python 的 API 支持 quandl 库。
pip install quandl
我们将使用 quandl.get() 函数来获取数据。加载数据需要四个字段
- 标志
- 开始日期
- 结束日期
- 身份验证令牌
下面是实现:
Python 3
# import modules
import quandl
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
# initialize parameters
start = datetime(2015, 1, 1)
end = datetime(2020, 1, 1)
# get the data
df = quandl.get('NSE/OIL', start_date = start,
end_date = end,
authtoken = 'enter_your_api_key')
# display
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.title('Opening Prices from {} to {}'.format(start, end))
plt.plot(df['Open'])
plt.show()
输出:
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