Yahoo Finance API / URL 不起作用：Pandas DataReader 的 Python 修复

Question

自 2017 年 5 月 16 日以来，使用 Pandas DataReader 的“yahoo”方法无法访问雅虎财经 URL。我尚未测试昨天发布的这个 fix-yahoo-finance：https://pypi.python.org/pypi/fix-yahoo-finance，声明：“Yahoo !finance 已停用其历史数据 API”。

编辑 2017 年 8 月 2 日：此后我按照https://pypi.python.org/pypi/fix-yahoo-finance 中的步骤执行以下操作：$ pip3 install fix_yahoo_finance --upgrade --no-cache-dir，升级 pandas_datareader 以使用“fix-yahoo-finance 0.0.6 "，以及修改后的代码：

from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance

data = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start='2017-04-23', end='2017-05-24')

请注意，最后 2 个数据列的顺序是“Adj Close”和“Volume”，即。不是以前的格式。出于我的目的，它们只是重置为原始格式：

cols = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close']
data.reindex(columns=cols)

Answer 1

我会推荐使用 Quandl。我不确定雅虎在被收购后是否可靠。 在 Quandl 中，如果您有多个符号，则必须循环。阅读docs 并执行以下操作：

    import quandl as qdl
    start_date = '2016-01-01'
    end_date = '2017-05-22'
    for symbol in symbols:

        quandldata = qdl.get_table("WIKI/PRICES",qopts={"columns":["date", "adj_close"]},
        ticker=symbol, date = {'gte': start_date,'lte' : end_date})
        # specify that the quandldata df has index col = 'date'
        quandldata = quandldata.set_index(["date"], drop=True)
        # rename col adj close to the respective symbol to prevent clash w/ same name for all cols
        quandldata = quandldata.rename(columns={'adj_close': symbol})
        df = df.join(quandldata) 

Answer 2

import pandas_datareader.data as pdweb
from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance # must pip install first 
data = pdr.get_data_yahoo('SPY','2017-05-20','2017-05-23')
data = pdr.get_data_yahoo(['SPY','QQQ'],'2017-05-01','2017-05-23', as_panel=False,group_by = 'ticker')

Answer 3

我已按照https://pypi.python.org/pypi/fix-yahoo-finance 中的步骤执行以下操作： $ pip3 install fix_yahoo_finance --upgrade --no-cache-dir 并且还升级了 pandas_datareader 以确保。

“fix-yahoo-finance 0.0.6”运行良好，例如 BHP.AX：

from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance

data = pdr.get_data_yahoo('BHP.AX', start='2017-04-23', end='2017-05-24')

请注意，最后 2 个数据列的顺序是“Adj Close”和“Volume”，即。不是以前的格式。出于我的目的，它们被重置为原始格式：

cols = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close']
data.reindex(columns=cols)

Answer 4

我喜欢 user3443068 的回答，因为它很简单。

我还建议将 Google 用作您的来源，因为考虑到公司的发展方向，雅虎实例可能会经历许多已弃用的版本。

def get_ret(tickers_ls, start_dt, end_dt):
        #create dataframe
        df_ret=pd.DataFrame() 

        #get prices for all tickers 
        for tk in tickers:
            p = wb.DataReader(tk, "google", start_date, end_date).Close
            df_ret_tmp = p.to_frame()['Close'].reset_index()
            df_ret_tmp['Ticker']=tk
        ## append
            df_ret=df_ret.append(df_ret_tmp) 

        #pivot and get into single dataframe
        pivoted = df_ret.pivot(index='Date', columns='Ticker')
        pivoted.columns = pivoted.columns.droplevel(0)

        return pivoted