几行Python代码,轻松获取美股阿里巴巴的交易数据

学Python可以干很多事情,比如爬虫,数据分析,机器学习,但是有一个非常小众的分支,不仅结合了两大高薪行业,而且还薪水非常诱人,就是量化金融岗位。目前Python已经是金融行业最低的一个门槛,几乎所有从事金融证券行业的人都要学会Python。今天给大家分享如何用Python获取美股的交易数据!
数据获取是数据分析的第一步,找不到可靠、真实的数据,数据分析无从谈起。金融市场如此广大,数据获取渠道也很多,各大财经网站都可以爬取。很多同学都知道Yahoo提供了丰富的金融市场数据,可以省去自己爬取,毕竟精力有限,从头爬取还是很麻烦的。
当然python也有一些第三方库,也可以免去爬取的麻烦,比如yfinance,几乎可以当作api来调用。下面就教大家对yfinance的功能初步探索,希望能够抛砖引玉。


同时下载阿里巴巴和苹果的历史数据,股票代码用空格隔开,在这里我们设置了获取的时间段为2019年1月2日至2019年9月8日。

如果你的代码使用pandas_datareader。你想要更快地下载数据,并确保返回的数据与pandas_datareader的格式相同,则可以使用pandas_datareader.data.get_data_yahoo()方法。


可以上雅虎财经网站查看,其跟很多券商软件提供的代码规则还是有区别的。

接下来我们获取“中国上证指数、香港恒生指数、日经指数、南韩综合指数、新加坡海峡时报指数、英国富时100指数、道琼斯工业平均指数、巴西Bovespa指数”。并将各个指数的收盘信息做出时序图。
