Как получить исторические финансовые данные для анализа данных в Python? - PullRequest
Новая
       87

Как получить исторические финансовые данные для анализа данных в Python?

0 голосов
/ 10 января 2019

Мне нужно получить данные о запасах с помощью pandas DataReader для следующих банков: 

    Bank of America
    CitiGroup
    Goldman Sachs
    JPMorgan Chase
    Morgan Stanley
    Wells Fargo

Как получить данные о запасах с 1 января 2006 года по 1 января 2016 года для каждого из этих банков.

Я пытался ... 

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data, wb
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import requests
import io
%matplotlib inline

import datetime
start = datetime.datetime(2006,1,1)
end = datetime.datetime(2016,1,1)

# Bank of America
BAC = data.DataReader("BAC",'ff', start, end)

1 Ответ

0 голосов
/ 10 января 2019

Ваша проблема связана с источником, который вы используете для получения данных с помощью Datareader. Не похоже, что 'ff' соответствует какому-либо принятому API.

Я пробовал это, и это работает: 

import pandas_datareader.data as web
from datetime import datetime

start = datetime(2016, 9, 1)
end   = datetime(2018, 9, 1)

f = web.DataReader('BAC', 'iex', start, end)
print(f)

Кроме того, взгляните на официальную документацию pandas-datareader , есть множество примеров.

...