Skip to main content

Asyncio MOEX ISS API

Project description

Asyncio MOEX ISS API

https://travis-ci.org/WLM1ke/aiomoex.svg?branch=master https://api.codacy.com/project/badge/Coverage/363c10e1d85b404882326cf62b78f25c https://api.codacy.com/project/badge/Grade/363c10e1d85b404882326cf62b78f25c https://badge.fury.io/py/aiomoex.svg

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 aiomoex
import pandas as pd


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


asyncio.run(main())
            CLOSE    VOLUME
TRADEDATE
2014-06-09  27.48  12674200
2014-06-10  27.55  14035900
2014-06-11  28.15  27208800
2014-06-16  28.27  68059900
2014-06-17  28.20  22101600

             CLOSE    VOLUME
TRADEDATE
2018-11-16  37.860   9660800
2018-11-19  37.315  28765600
2018-11-20  36.790  19853500
2018-11-21  36.930  14583000
2018-11-22  37.480   9656600

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 1125 entries, 2014-06-09 to 2018-11-22
Data columns (total 2 columns):
CLOSE     1125 non-null float64
VOLUME    1125 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(1)
memory usage: 26.4+ KB

Пример реализации запроса с помощью клиента

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

import asyncio

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')}
    iss = aiomoex.ISSClient(request_url, arguments)
    iss.start_session()
    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()
    await iss.close_session()


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

       LOTSIZE     REGNUMBER  SHORTNAME
SECID
YRSBP      100  2-01-50099-A  ТНСэнЯр-п
ZILL         1  1-02-00036-A     ЗИЛ ао
ZMZN        10  1-01-00230-A     ЗМЗ-ао
ZMZNP      100  2-01-00230-A     ЗМЗ-ап
ZVEZ      1000  1-01-00169-D  ЗВЕЗДА ао

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 277 entries, ABRD to ZVEZ
Data columns (total 3 columns):
LOTSIZE      277 non-null int64
REGNUMBER    268 non-null object
SHORTNAME    277 non-null object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 8.7+ KB

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Files for aiomoex, version 1.2.2
Filename, size File type Python version Upload date Hashes
Filename, size aiomoex-1.2.2-py3-none-any.whl (11.6 kB) File type Wheel Python version py3 Upload date Hashes View hashes
Filename, size aiomoex-1.2.2.tar.gz (11.9 kB) File type Source Python version None Upload date Hashes View hashes

Supported by

Elastic Elastic Search Pingdom Pingdom Monitoring Google Google BigQuery Sentry Sentry Error logging AWS AWS Cloud computing DataDog DataDog Monitoring Fastly Fastly CDN DigiCert DigiCert EV certificate StatusPage StatusPage Status page