詳解pandas_datareader：Python中獲取金融數據的全能工具

一、簡介

pandas_datareader是一個開源的Python庫，可以輕鬆地從多個數據源獲取金融市場數據，包括股票、指數、固定收益、基金、貨幣、商品、貨幣對等等。使用pandas_datareader可以方便地獲取所需的金融數據，使得數據分析師能夠更加集中於分析策略、對策的創建。

二、安裝和導入

安裝pandas_datareader的方法與pip安裝其他Python庫相同：

!pip install pandas_datareader

安裝完成後，在Python腳本或Jupyter Notebook中，常用的導入方法為

import pandas_datareader as pdr

為方便使用，通常將其下列名設為“pdr”。

三、獲取歷史股票價格數據

使用pandas_datareader中的er_data.get_data_yahoo（）命令，可以獲取指定時間範圍內指定證券的歷史價格數據。

import pandas_datareader as pdr
start_date = '2021/01/01'
end_date = '2021/12/31'
data = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start_date, end_date)
print(data.head())

這將獲取Apple股票（ticker code: AAPL）的2021年1月1日至2021年12月31日的歷史股價。輸出的結果如下：

                  High         Low  ...       Volume   Adj Close
Date                                ...                         
2021-01-04  133.610001  126.760002  ...  143301900.0  130.814514
2021-01-05  131.740005  128.429993  ...   97664900.0  131.432465
2021-01-06  131.050003  126.379997  ...  155088000.0  126.007957
2021-01-07  131.630005  127.860001  ...  109578200.0  130.307755
2021-01-08  132.630005  130.229996  ...  105158200.0  131.432465

四、獲取月或周或日的金融數據

許多策略依賴於獲取給定周期匯總數據或具體期間的數據。例如視覺化市場技術分析將依賴於將每日價格數據轉換為周或月的OHLC數據。

pandas_datareader的get_data_yahoo()函數取一個參數interval，其中W表示周，M表示月。

import pandas_datareader as pdr
start_date = '2021/01/01'
end_date = '2021/12/31'
data = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start_date, end_date, interval='M')
print(data.head())

這將獲取Apple股票每月的歷史股價數據。輸出的結果如下：

                 High        Low  ...        Volume  Adj Close
Date                               ...                          
2021-01-31  145.089996  126.260002  ...  1.465064e+09      131.2
2021-02-28  137.979996  122.230003  ...  1.236386e+09      121.2
2021-03-31  133.929993  118.860001  ...  1.383681e+09      122.1
2021-04-30  139.070007  122.769997  ...  1.429428e+09      131.5
2021-05-31  144.880005  124.849998  ...  1.117987e+09      124.6

五、獲取股票數據指標

除歷史價格數據之外，pandas_datareader還可以獲取指標數據，例如：上證綜指指數。

from pandas_datareader import data
import pandas_datareader.data as web

start_date = '2021/01/01'
end_date = '2021/12/31'
china_sse_index = web.DataReader("000001.SS", "yahoo", start_date, end_date)
print(china_sse_index.head())

這將獲取上證綜指指數的2021年1月1日至2021年12月31日的數據。輸出的結果如下：

                   High          Low  ...  Volume     Adj Close
Date                                  ...                      
2021-01-04  3587.340088  3450.570068  ...    0.00           NaN
2021-01-05  3567.080078  3483.310059  ...    0.00           NaN
2021-01-06  3558.090088  3459.600098  ...    0.00           NaN
2021-01-07  3558.962891  3486.685059  ...    0.00           NaN
2021-01-08  3564.739990  3483.689941  ...    0.00           NaN

六、獲取其他金融數據資訊源

pandas_datareader支持多種數據源，包括亞馬遜AWS, Alpha Vantage, European Central Bank, Nasdaq等。可以使用pandas_datareader.data源獲取來自多種來源的財務數據。

例如，以下代碼可以從IEX源獲取美股的每日開盤和收盤時間。

import pandas_datareader.data as web
df = web.DataReader("^GSPC", "iex", start, end)
df.head()

七、獲取美國國債數據

使用FRED API請求可以方便地獲取財政、經濟和民意數據。 以下代碼能夠獲取美國國債的數據。

from pandas_datareader.data import FREDReader
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'
ticker = 'DGS10'
fred = FREDReader(ticker, start_date, end_date)
data = fred.read().dropna()
print(data.head())

這將按日期順序獲取2021年1月1日至2021年12月31日之間的10年期美國國債收益率數據。

八、結論

pandas_datareader是一個非常方便的工具，用於在Python中獲取金融數據。無論財務分析師、量化交易員還是股票選手，都可以在獲取數據時受益。