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://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 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

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 2.0.0
Filename, size File type Python version Upload date Hashes
Filename, size aiomoex-2.0.0-py3-none-any.whl (14.5 kB) File type Wheel Python version py3 Upload date Hashes View
Filename, size aiomoex-2.0.0.tar.gz (13.5 kB) File type Source Python version None Upload date Hashes View

Supported by

Pingdom Pingdom Monitoring Google Google Object Storage and Download Analytics Sentry Sentry Error logging AWS AWS Cloud computing DataDog DataDog Monitoring Fastly Fastly CDN DigiCert DigiCert EV certificate StatusPage StatusPage Status page