Yahoo! Finance財經資料PYTHON臨時讀取方法

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本篇文章轉自簡書：http://www.jianshu.com/p/85d563d326a9

這段時間在看量化策略，找到了一個比較不錯的開源項目，但是yahoo金融的資料來源一直沒有找到，在網上找到了這篇文章，分享一下。文章最下方是原作者的號，有想打賞的自便~~

 

Yahoo! Finance提供國內外財經資料，PYTHON通常藉助於pandas或者matplotlib進行資料讀取。

由於2017年5月16日Yahoo!單方面進行了API升級，原資料介面已下線。

原URL格式：https://chart.yahoo.com/table.csv?s=IBM
現調整為：https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/IBM?period1=1492611801&period2=1495203801&interval=1d&events=history&crumb=NMhMTCv7QpM

yahoo.jpg

在pandas及matplotlib yahoo finance補丁發布前，可通過本文提供的臨時解決方案提取資料。

原資料提取方法一：

import pandas.io.data as webIBMStock = web.DataReader(name="IBM", data_source="yahoo",start="2000-1-1")

原資料提取方法二：

import requestss = requests.Session()r = s.get("https://chart.yahoo.com/table.csv?s=IBM",verify=False)

原資料提取方法三：

from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochldate1=(2013, 1, 1)date2=(2013, 12,31)price=quotes_historical_yahoo_ochl(‘IBM‘, date1, date2)

PYTHON臨時解決方案：
Step1. 通過瀏覽器擷取訪問yahoo時的cookie值

https://finance.yahoo.com/quote/IBM/history?p=IBM

Chrome

cookies.jpg

Step2. 右鍵點擊download，取得crumb值

https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/IBM?period1=1492611801&period2=1495203801&interval=1d&events=history&crumb=NMhMTCv7QpM

crumb.jpg

Step3. 使用unix time替換起止日期

程式碼範例(Python 2.7.13 |Anaconda 4.3.1 (64-bit))：

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri May 19 2017@author: vincentqiao"""import requestsimport timeimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef datetime_timestamp(dt):     time.strptime(dt, ‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)     s = time.mktime(time.strptime(dt, ‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘))     return str(int(s))s = requests.Session()#Replace B=xxxxcookies = dict(B=‘c650m5hchrhii&b=3&s=tk‘)#Replace crumb=yyyycrumb = ‘NMhMTCv7QpM‘begin = datetime_timestamp("2014-01-01 09:00:00")end = datetime_timestamp("2017-04-30 09:00:00")r = s.get("https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/IBM?period1="+begin+"&period2="+end+"&interval=1d&events=history&crumb="+crumb,cookies=cookies,verify=False)f = open(‘IBM.csv‘, ‘w‘)f.write(r.text)f.close()    es = pd.read_csv(‘IBM.csv‘, index_col=0,parse_dates=True, sep=",", dayfirst=True)data = pd.DataFrame({"IBM" : es["Adj Close"][:]}) print(data.info())data.plot(subplots=True, grid=True, style="b", figsize=(8, 6))plt.show()

運行結果：
?

 

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