Skip to main content

Asyncio MOEX ISS API

Реализация на основе asyncio части запросов к MOEX Informational & Statistical Server.

Документация

https://wlm1ke.github.io/aiomoex/

Основные возможности

Реализовано несколько функций-запросов информации о торгуемых акциях и их исторических котировках, результаты которых напрямую конвертируются в pandas.DataFrame.

Работа функций базируется на универсальном клиенте, позволяющем осуществлять произвольные запросы к MOEX ISS, поэтому перечень доступных функций-запросов может быть легко расширен. При необходимости добавления функций воспользуйтесь Issues на GitHub с указанием ссылки на описание запроса:

Почему asyncio?

На многие запросы MOEX ISS выдает данные порциями по 100 элементов, и для получения всей информации требуются дополнительные обращения к серверу для загрузки данных не с начальной позиции. Например, для скачивания котировок всех акций во всех режимах может потребоваться несколько десятков тысяч обращений к серверу.

Результаты маленького тестирования загрузки исторических котировок в режиме TQBR для 35 и 277 (всех торгуемых) акций с помощью синхронных запросов:

Вид запросов

35 акций

277 акций

asyncio

12.6 сек

40.6 сек

Синхронные

210.4 сек

1436.9 сек

Ускорение

16.7 раз

35.4 раза

Начало работы

Установка

$ pip install aiomoex

Пример использования реализованных запросов

История котировок SNGSP в режиме TQBR:

import asyncio

import aiohttp

import aiomoex
import pandas as pd


async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        data = await aiomoex.get_board_history(session, 'SNGSP')
        df = pd.DataFrame(data)
        df.set_index('TRADEDATE', inplace=True)
        print(df.head(), '\n')
        print(df.tail(), '\n')
        df.info()


asyncio.run(main())
           BOARDID  CLOSE    VOLUME         VALUE
TRADEDATE
2014-06-09    TQBR  27.48  12674200  3.484352e+08
2014-06-10    TQBR  27.55  14035900  3.856417e+08
2014-06-11    TQBR  28.15  27208800  7.602146e+08
2014-06-16    TQBR  28.27  68059900  1.913160e+09
2014-06-17    TQBR  28.20  22101600  6.292844e+08

           BOARDID   CLOSE    VOLUME         VALUE
TRADEDATE
2020-09-01    TQBR  37.245  15671200  5.824013e+08
2020-09-02    TQBR  37.535  34659700  1.296441e+09
2020-09-03    TQBR  36.955  28177000  1.049745e+09
2020-09-04    TQBR  36.915  21908000  8.076767e+08
2020-09-07    TQBR  37.200  13334400  4.955280e+08

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 1573 entries, 2014-06-09 to 2020-09-07
Data columns (total 4 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype
---  ------   --------------  -----
 0   BOARDID  1573 non-null   object
 1   CLOSE    1573 non-null   float64
 2   VOLUME   1573 non-null   int64
 3   VALUE    1573 non-null   float64
dtypes: float64(2), int64(1), object(1)
memory usage: 61.4+ KB

Пример реализации запроса с помощью клиента

Перечень акций, торгующихся в режиме TQBR (описание запроса):

import asyncio

import aiohttp

import aiomoex
import pandas as pd


async def main():
    request_url = "https://iss.moex.com/iss/engines/stock/" "markets/shares/boards/TQBR/securities.json"
    arguments = {"securities.columns": ("SECID," "REGNUMBER," "LOTSIZE," "SHORTNAME")}

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        iss = aiomoex.ISSClient(session, request_url, arguments)
        data = await iss.get()
        df = pd.DataFrame(data["securities"])
        df.set_index("SECID", inplace=True)
        print(df.head(), "\n")
        print(df.tail(), "\n")
        df.info()


asyncio.run(main())
          REGNUMBER  LOTSIZE   SHORTNAME
SECID
ABRD   1-02-12500-A       10  АбрауДюрсо
AFKS   1-05-01669-A      100  Система ао
AFLT   1-01-00010-A       10    Аэрофлот
AGRO           None        1    AGRO-гдр
AKRN   1-03-00207-A        1       Акрон

          REGNUMBER  LOTSIZE   SHORTNAME
SECID
YNDX           None        1  Yandex clA
YRSB   1-01-50099-A       10     ТНСэнЯр
YRSBP  2-01-50099-A       10   ТНСэнЯр-п
ZILL   1-02-00036-A        1      ЗИЛ ао
ZVEZ   1-01-00169-D     1000   ЗВЕЗДА ао

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 260 entries, ABRD to ZVEZ
Data columns (total 3 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype
---  ------     --------------  -----
 0   REGNUMBER  248 non-null    object
 1   LOTSIZE    260 non-null    int64
 2   SHORTNAME  260 non-null    object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 8.1+ KB

Metadata

Release files for aiomoex 2.2.0

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for aiomoex 2.2.0
File Size Uploaded
aiomoex-2.2.0.tar.gz 55.6 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for aiomoex 2.2.0
File Interpreter ABI Platform
aiomoex-2.2.0-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 70.7 kB

Release files / aiomoex-2.2.0.tar.gz

Download URL aiomoex-2.2.0.tar.gz
Size 55.6 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
59d506d044c03f4827f261b538e23f9e83bf699c4960070817cab40cb93f5075
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
30147632af05189a311ca8667144bcd5a3935d2146d2a27cb9347143ead1ad67
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via uv/0.7.8

Release files / aiomoex-2.2.0-py3-none-any.whl

Download URL aiomoex-2.2.0-py3-none-any.whl
Size 15.1 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
ebf0885bd7d991c254de1a1ea00ad514c4edd2c9b980ec3aa1dac97a2eb1656a
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
6e3d2fec1eee22a4a9d0518dab2335fd6c00f0a32207fc8cc533c3d020d4281e
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via uv/0.7.8

Release history Release notifications | RSS feed

This release

2.2.0 This release

2 release files

2.1.2

2 release files

2.1.1

2 release files

2.1.0

2 release files

2.0.0

2 release files

1.2.2

2 release files

1.2.1

2 release files

1.2.0

2 release files

1.1.1

2 release files

1.1.0

2 release files

1.0.1

2 release files

1.0.0

2 release files

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page