Rblpapi R彭博资料下载

Question

我正在尝试从 Bloomberg 下载一些 FX Forward points 数据来计算一些收益差异。为此，我需要降低定价日期和远期点定价（即期限）的结算日期之间的天数。我已经按照下面的方式尝试，但是这个 dows 不起作用并且 return NAs。虽然点显示：

require(Rblpapi)
blpConnect()
bdh("AUD1M Curncy",field=c("PX_MID","DAYS_TO_MTY"),start.date=as.Date("2017-05-01"))


         date             PX_MID DAYS_TO_MTY
1  2017-05-01 -4.505000000000000          NA
2  2017-05-02 -4.350000000000000          NA
3  2017-05-03 -4.150000000000000          NA
4  2017-05-04 -4.210000000000000          NA
5  2017-05-05 -4.257000000000000          NA
6  2017-05-08 -4.710000000000000          NA
7  2017-05-09 -4.930000000000000          NA
8  2017-05-10 -4.800000000000000          NA
9  2017-05-11 -4.505000000000000          NA
10 2017-05-12 -4.500000000000000          NA
11 2017-05-15 -4.855000000000000          NA
12 2017-05-16 -4.525000000000000          NA
13 2017-05-17 -4.403000000000000          NA

Bloomberg 等人告诉我，您不能使用 bdh 下载男高音，但是可以使用 excel bdp 公式下载男高音。因此，我编写了一个循环，如下所示：

mydates <-  c("20170510,"20170511,"20170512,."20170515","20170516
for(i in 1:length(mydates)){print(as.numeric(bdp("AUD1M Curncy",c("PX_BID","DAYS_TO_MTY"),overrides=c("Reference Date"=mydates[i]))))}

ansd 这里是打印

[1] -4.49 32.00
[1] -4.49 31.00
[1] -4.49 31.00
[1] -4.49 33.00
[1] -4.49 32.00

我的问题是，当我重写参考日期时，PX_MID 值确实发生了变化，尽管这些日子确实如此（它们应该如此）。我的另一个问题是，这是有史以来最无用的代码行……我需要花费很长时间才能完成与 [mydate] 中一样多的查询。

有没有办法一次性下载上述查询and/or以更有效地编码？

感谢任何帮助。

亲切的问候

皮埃尔

Answer 1

我的猜测是 PX_BID 字段不支持 REFERENCE_DATE 覆盖而字段 DAYS_TO_MTY 可以。如果您查看 FLDS 命令 Bloomberg 终端你可以看到 REFERENCE_DATE 一起出现使用 DAYS_TO_MTY 但不使用 PX_BID。正如德克在评论中指出的那样尽管确认这一点的最佳方法是通过终端上的帮助。

关于您的性能问题，此类查询的方式工作是发送多个请求并接收多个响应。如果你看回复你可以看到这个

mydates <- c("20170510","20170511","20170512")
for(i in 1:length(mydates)){
    print(as.numeric(bdp("AUD1M Curncy",c("PX_BID","DAYS_TO_MTY"),
                         overrides=c("REFERENCE_DATE"=mydates[i]),
                         verbose=TRUE)))
}

ReferenceDataResponse = {
    securityData[] = {
        securityData = {
            security = "AUD1M Curncy"
            eidData[] = {
            }
            fieldExceptions[] = {
            }
            sequenceNumber = 0
            fieldData = {
                PX_BID = -4.180000
                DAYS_TO_MTY = 32
            }
        }
    }
}
[1] -4.18 32.00
ReferenceDataResponse = {
    securityData[] = {
        securityData = {
            security = "AUD1M Curncy"
            eidData[] = {
            }
            fieldExceptions[] = {
            }
            sequenceNumber = 0
            fieldData = {
                PX_BID = -4.180000
                DAYS_TO_MTY = 31
            }
        }
    }
}
[1] -4.18 31.00
ReferenceDataResponse = {
    securityData[] = {
        securityData = {
            security = "AUD1M Curncy"
            eidData[] = {
            }
            fieldExceptions[] = {
            }
            sequenceNumber = 0
            fieldData = {
                PX_BID = -4.180000
                DAYS_TO_MTY = 31
            }
        }
    }
}
[1] -4.18 31.00

我相信彭博在这里所做的一切都是使用国内（例如澳大利亚）和外国（例如美国）假期日历来构造 DAYS_TO_MTY。这些因假期和周末而波动。所以这样做的一种方法是在内部复制该逻辑并且根本不使用彭博社。这还有一个好处，即不会限制您的数据限制，我记得这是这类查询的一个不幸的副作用。

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