MOEX ISS API
Project description
MOEX ISS API
Реализация на основе части запросов к MOEX Informational & Statistical Server.
Документация
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:
Полный перечень возможных запросов к MOEX ISS
Официальное Руководство разработчика с дополнительной информацией
Начало работы
Установка
$ pip install apimoex
Пример использования реализованных запросов
История котировок SNGSP в режиме TQBR:
import requests import apimoex import pandas as pd with requests.Session() as session: data = apimoex.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()
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
2019-09-04 TQBR 38.060 243010500 9.348435e+09
2019-09-05 TQBR 36.140 129366600 4.704949e+09
2019-09-06 TQBR 35.475 62389000 2.201887e+09
2019-09-09 TQBR 34.570 54331300 1.905837e+09
2019-09-10 TQBR 35.250 45966000 1.605849e+09
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 1326 entries, 2014-06-09 to 2019-09-10
Data columns (total 4 columns):
BOARDID 1326 non-null object
CLOSE 1326 non-null float64
VOLUME 1326 non-null int64
VALUE 1326 non-null float64
dtypes: float64(2), int64(1), object(1)
memory usage: 51.8+ KB
Пример реализации запроса с помощью клиента
Перечень акций, торгующихся в режиме TQBR (описание запроса):
import requests import apimoex import pandas as pd request_url = ('https://iss.moex.com/iss/engines/stock/' 'markets/shares/boards/TQBR/securities.json') arguments = {'securities.columns': ('SECID,' 'REGNUMBER,' 'LOTSIZE,' 'SHORTNAME')} with requests.Session() as session: iss = apimoex.ISSClient(session, request_url, arguments) data = iss.get() df = pd.DataFrame(data['securities']) df.set_index('SECID', inplace=True) print(df.head(), '\n') print(df.tail(), '\n') df.info()
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: 264 entries, ABRD to ZVEZ
Data columns (total 3 columns):
REGNUMBER 255 non-null object
LOTSIZE 264 non-null int64
SHORTNAME 264 non-null object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 8.2+ KB
Project details
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.