如何提取给定交易所每只股票的股票数据
How to pull stock data for every stock on a given exchange
我正在使用 pandas 提取股票数据。例如,下面的代码基本上是从网络上找到的示例中提取的,可以正常工作。
我想做的是分析给定交易所上市的每只股票的价格数据。例如,在下面的代码中,名为 "stocks" 的列表理想情况下会填充来自 NYSE 的每个股票代码的代码。我找到了可以提取标准普尔 500 指数所有成分股的股票代码的地方,但没有找到可以提取给定交易所每只股票的股票代码的地方。我认为它一定存在于某个地方 - 希望在 pandas 已经很好地发挥作用的地方。非常感谢 tips/advice。
import pandas.io.data as web
import datetime
start = datetime.datetime(2010,1,1)
end = datetime.datetime(2015,10,26)
stocks = ['F','IBM', 'WDC']
g=web.DataReader(stocks, 'yahoo', start, end)
h = g['Close']
# h contains the closing prices of every element of stocks
# for the time span from start to end
获取美国市场行情列表,您可以使用:
# NYSE
url_nyse = "http://www.nasdaq.com/screening/companies-by-name.aspx?letter=0&exchange=nyse&render=download"
# Nasdaq
url_nasdaq = "http://www.nasdaq.com/screening/companies-by-name.aspx?letter=0&exchange=nasdaq&render=download"
# AMEX
url_amex = "http://www.nasdaq.com/screening/companies-by-name.aspx?letter=0&exchange=amex&render=download"
import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_csv(url_nyse)
stocks = df.index.tolist()
我正在使用 pandas 提取股票数据。例如,下面的代码基本上是从网络上找到的示例中提取的,可以正常工作。
我想做的是分析给定交易所上市的每只股票的价格数据。例如,在下面的代码中,名为 "stocks" 的列表理想情况下会填充来自 NYSE 的每个股票代码的代码。我找到了可以提取标准普尔 500 指数所有成分股的股票代码的地方,但没有找到可以提取给定交易所每只股票的股票代码的地方。我认为它一定存在于某个地方 - 希望在 pandas 已经很好地发挥作用的地方。非常感谢 tips/advice。
import pandas.io.data as web
import datetime
start = datetime.datetime(2010,1,1)
end = datetime.datetime(2015,10,26)
stocks = ['F','IBM', 'WDC']
g=web.DataReader(stocks, 'yahoo', start, end)
h = g['Close']
# h contains the closing prices of every element of stocks
# for the time span from start to end
获取美国市场行情列表,您可以使用:
# NYSE
url_nyse = "http://www.nasdaq.com/screening/companies-by-name.aspx?letter=0&exchange=nyse&render=download"
# Nasdaq
url_nasdaq = "http://www.nasdaq.com/screening/companies-by-name.aspx?letter=0&exchange=nasdaq&render=download"
# AMEX
url_amex = "http://www.nasdaq.com/screening/companies-by-name.aspx?letter=0&exchange=amex&render=download"
import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_csv(url_nyse)
stocks = df.index.tolist()