使用 Python 将 Yahoo 财经的历史股票价格转换为不同的货币

Question

我正在尝试将非欧元上市公司的历史股价调整为欧元。因此，我想将 Apple 的股票价格转换为欧元。我已经删除了历史汇率以及历史调整后的股票价格。我现在有两个数据框，第一个数据框显示股票的货币和股票价格。我在我的投资组合中使用多只股票。我通过使用此代码来做到这一点：

assets =  ["^AEX", "AAPL", "AZN.L", "AD.AS ", "ASML.AS"]

.

                     ^AEX   AAPL    AZN.L   AD.AS   ASML.AS    idx
                      EUR   USD     GBP     EUR     EUR         currency
2021-02-02 00:00:00 652.87  134.789 51.46   23.54   457.5       NaN
2021-02-03 00:00:00 654.89  133.74  51.42   23.6    457.15      NaN
2021-02-04 00:00:00 654.38  137.185 50.84   23.46   459.55      NaN
2021-02-05 00:00:00 653.24  136.76  51      23.35   460         NaN
2021-02-08 00:00:00 656.39  135.942 51.48   23.3    467.1       NaN

第二个数据框显示的是历史汇率数据。

       Currency code    Currency name   Units per EUR   EUR per Unit    Date
0   0   USD             US Dollar       1.320339        0.757381    2021-02-03
1   1   EUR             Euro            1.000000        1.000000    2021-02-03
2   2   GBP             British Pound   0.812044        1.231461    2021-02-03
3   3   INR             Indian Rupee    72.359647       0.013820    2021-02-03
4   4   AUD             Australian Dollar 1.269889      0.787470    2021-02-03

现在的想法是合并两个框架，并以欧元显示股票价格。我认为我们必须将两个日期都放在合并的数据框中。

我们需要一个 for 循环来识别股票是否不是欧元，在日期中搜索匹配项，在货币代码中搜索匹配项，如果货币代码是美元，则乘以股票* 0.757381（如果数据框 1 中的库存日期为 2012-02-03）。

如果股票是欧元，我们可以乘以*1。例如，如果股票价格以英镑为单位，则乘以 *1.231461.

理想的情况是有一个新的数据框，其中只有日期和以欧元表示的股票价格。

Answer 1

对于这种情况，我们可以

分别获取后合并股价和汇率
在获取股票价格的同时获取汇率并存入数据框

这些方法可能会有所不同，具体取决于要收购的股票和货币的数量以及涵盖的时期。我采用的方法是后一种，即在获取时获取并存储股价和汇率。

原因是过去的汇率没有变化，所以汇率是在获取的时候获取的，换算成基准汇率。我们相信这种效果将减少代码量，并且数据的唯一重用将是提取。

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np

start = '2020-07-01'
end = '2021-01-01'

rates = ['USDEUR=X', 'GBPEUR=X']
tickers = yf.Tickers(' '.join(rates))

exchange_rates = []
for i in tickers.tickers:
    exchange_rates.append(tickers.tickers[i].history(start=start, end=end).Close)

ex_df = pd.DataFrame(exchange_rates).T
ex_df.columns = rates
ex_df['EUREUR=X'] = 1.0

assets = {'^AEX':'EUR', 'AAPL':'USD', 'AZN.L':'GBP', 'AD.AS':'EUR', 'ASML.AS':'EUR'}

stock_df = pd.DataFrame()
for k,v in assets.items():
    data = yf.download(k, start=start, end=end, progress=False).Close.to_frame()
    data['ticker'] = k
    if v[:3] == 'EUR':
        data['rating'] = ex_df['EUREUR=X']
        data['price'] = data['Close'] / data['rating'] 
    elif v[:3] == 'USD':
        data['rating'] = ex_df['USDEUR=X']
        data['price'] = data['Close'] / data['rating'] 
    elif v[:3] == 'GBP':
        data['rating'] = ex_df['GBPEUR=X']
        data['price'] = data['Close'] / data['rating'] 
    else:
        data['rating'] = np.NaN
        data['price'] = np.NaN
stock_df = pd.concat([stock_df, data], axis=0)

stock_df
    Close   ticker  rating  price
Date                
2020-06-30  559.729980  ^AEX    1.0     559.729980
2020-07-01  562.669983  ^AEX    1.0     562.669983
2020-07-02  570.750000  ^AEX    1.0     570.750000
2020-07-03  568.630005  ^AEX    1.0     568.630005
2020-07-06  578.520020  ^AEX    1.0     578.520020
...     ...     ...     ...     ...
2020-12-24  393.500000  ASML.AS     1.0     393.500000
2020-12-28  396.850006  ASML.AS     1.0     396.850006
2020-12-29  396.299988  ASML.AS     1.0     396.299988
2020-12-30  398.500000  ASML.AS     1.0     398.500000
2020-12-31  397.549988  ASML.AS     1.0     397.549988

stock_df.loc[stock_df['ticker'] == 'AAPL'].head()

    Close   ticker  rating  price

    Close   ticker  rating  price
Date                
2020-06-30  91.199997   AAPL    0.88911     102.574478
2020-07-01  91.027496   AAPL    0.89000     102.278087
2020-07-02  91.027496   AAPL    0.88878     102.418480
2020-07-06  93.462502   AAPL    0.88911     105.119162
2020-07-07  93.172501   AAPL    0.88395     105.404719

Answer 2

之前的答案在代码中有错误。

这一行：

stock_df = pd.concat([stock_df, data], axis=0)

应该缩进到与 if 和 elif 语句相同的水平，否则最后一个循环的结果总是覆盖前面的。

编辑 2：答案中的另一个问题是汇率应该乘以原始货币的价格而不是除以……换句话说，循环应该这样做：

data['price'] = data['Close'] * data['rating']

使用 Python 将 Yahoo 财经的历史股票价格转换为不同的货币

Convert historical stock prices from Yahoo finance to a different currency with Python

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