我需要获得标准普尔500指数的历史股票数据,包括用Python进行回溯测试的退市股票。
我试图解析wiki (),然后下载数据。
yf.download(delisted_tickers)
但我无法获得大部分的数据因为那个错误
No data found, symbol may be delisted
那么,还有其他方法来获取所有数据吗?
我正在读取多个csvs,每个csvs都有关于单个股票的数据。我使用下面的代码来分别读取它们,以便进行比较。这些数据可以很好地处理,但我在读取csv文件时丢失了它的名称。所以我不知道哪个dataframe是python中的哪个股票。有没有办法用csv文件的名称记录或标记每个数据帧? path =r'/Users/Name/Desktop/STAT 3250 Data Analysis With Python/Stocks'
filenames = glob.glob(path + "/*.csv")
allsep = []
for filename in fi
我对python和数据集都很陌生,我正在使用一个数据集,这些数据集从1980年代到2010年代末都有关于它们的股票和东西,我不想使用数据集中的任何股票,当我使用knn预测时,我能做什么?
for i in df["Date"]:
if(i.startswith("19")):
f=df.drop(['Adj Close','Volume','High','Date','Low','Open', 'Close'], axis=1)
然后我只得
我不知道我想做的事情是否最有意义,或者是否有更好的方法来做到这一点。然而,我正在学习如何建立一个使用django网站。我想知道,我是否可以使用一个每天运行的外部python脚本来获取股票信息,并将其发布到我的django网站数据库?
我创建了一个股票类,如下所示:
class Stock(models.Model):
def __str__(self):
return self.name
name = models.CharField(max_length=50)
ticker = models.CharField(max_length=5)
p
我是prettys的Python新手,正在尝试做一个事件分析。我有两个数据集:一个包含事件,另一个包含股票数据。现在我需要构建等权重的投资组合,并每月“刷新”投资组合的结构。因此,我需要一致的数据(我想)。我的意思是,对于每个日期,我需要这个分析中所有股票的股票价格。不,我想以这种方式过滤数据,让它向我显示最大的“集群”,其中我拥有特定时间段内所有股票的数据。作为替代方案,向我显示所有股票和有数据的时间段。我希望你们能理解我的解释。
import pandas_datareader as pdr
import pandas as pd
import numpy as np
from sklea
首先,谢谢你抽出时间来帮我。我们正在使用这个python脚本,它在给定的时间内从Yahoo中提取数据。
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
style.use('ggplot')
start = dt.datetime (2007,1,1)
end = dt.datetime(2022,1,31)
df = web.DataReade