yfinance

yfinance

Python库实现高效获取雅虎财经市场数据

yfinance是一个Python库,通过线程化方式从雅虎财经API获取市场数据。它能够下载股票信息、历史数据、财务报表、持股情况和分析师推荐等多种数据。yfinance支持处理单个或多个股票代码,提供灵活的数据获取选项。这个库主要用于金融研究和教育目的,使用时需遵守雅虎的相关条款。

yfinanceYahoo Finance股票数据Python库金融数据Github开源项目

从雅虎财经API下载市场数据

<table border=1 cellpadding=10><tr><td>

*** 重要法律免责声明 ***


雅虎!、Y!Finance和雅虎财经是雅虎公司的注册商标。

yfinance与雅虎公司没有任何关联,也未经其认可或审核。它是一个开源工具,使用雅虎公开可用的API,旨在用于研究和教育目的。

关于您使用实际下载数据的权利详情,请参阅雅虎的使用条款这里这里这里)。请记住 - 雅虎财经API仅供个人使用。

</td></tr></table>

<a target="new" href="https://pypi.python.org/pypi/yfinance"><img border=0 src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/110b8885-a740-4baa-ae8a-2aa888ddbb57.svg?style=flat" alt="Python版本"></a> <a target="new" href="https://pypi.python.org/pypi/yfinance"><img border=0 src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/bafa8ad7-d5fc-49a2-91fd-e85a63a9abc4.svg?maxAge=60%" alt="PyPi版本"></a> <a target="new" href="https://pypi.python.org/pypi/yfinance"><img border=0 src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/840ae4b4-db5a-4b3f-b737-6cf574fa3e40.svg?maxAge=60" alt="PyPi状态"></a> <a target="new" href="https://pypi.python.org/pypi/yfinance"><img border=0 src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/21ba795b-eaa9-4b76-b837-78c85612fc19.svg?maxAge=2592000&label=installs&color=%2327B1FF" alt="PyPi下载量"></a> <a target="new" href="https://travis-ci.com/github/ranaroussi/yfinance"><img border=0 src="https://img.shields.io/travis/ranaroussi/yfinance/main.svg?maxAge=1" alt="Travis-CI构建状态"></a> <a target="new" href="https://www.codefactor.io/repository/github/ranaroussi/yfinance"><img border=0 src="https://www.codefactor.io/repository/github/ranaroussi/yfinance/badge" alt="CodeFactor"></a> <a target="new" href="https://github.com/ranaroussi/yfinance"><img border=0 src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/4509605d-2c1e-45a5-b12b-8917e50c18fb.svg?style=social&label=Star&maxAge=60" alt="为此仓库加星"></a> <a target="new" href="https://twitter.com/aroussi"><img border=0 src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/dd0aba90-22a2-4df9-8000-1bd7e13e8e86.svg?style=social&label=Follow&maxAge=60" alt="在Twitter上关注我"></a>

yfinance提供了一种多线程且符合Python风格的方式来从雅虎财经下载市场数据。

→ 查看这篇博客文章,获取详细教程和代码示例。

更新日志 »



安装

使用pip安装yfinance

$ pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir

使用Conda安装

要安装可选依赖,将optional替换为:nospam用于更智能的抓取repair用于价格修复,或nospam,repair同时安装两者:

$ pip install "yfinance[optional]"

必需依赖所有依赖


快速开始

Ticker模块

Ticker模块允许您以更符合Python风格的方式访问股票数据:

import yfinance as yf msft = yf.Ticker("MSFT") # 获取所有股票信息 msft.info # 获取历史市场数据 hist = msft.history(period="1mo") # 显示历史数据的元信息(需要先调用history()) msft.history_metadata # 显示公司行为(股息、拆分、资本利得) msft.actions msft.dividends msft.splits msft.capital_gains # 仅适用于共同基金和ETF # 显示股票数量 msft.get_shares_full(start="2022-01-01", end=None) # 显示财务报表: # - 利润表 msft.income_stmt msft.quarterly_income_stmt # - 资产负债表 msft.balance_sheet msft.quarterly_balance_sheet # - 现金流量表 msft.cashflow msft.quarterly_cashflow # 查看`Ticker.get_income_stmt()`了解更多选项 # 显示持股人 msft.major_holders msft.institutional_holders msft.mutualfund_holders msft.insider_transactions msft.insider_purchases msft.insider_roster_holders msfs.sustainability # 显示推荐 msft.recommendations msft.recommendations_summary msft.upgrades_downgrades # 显示未来和历史盈利日期,默认最多返回未来4个季度和过去8个季度。 # 注意:如果需要更多,请使用msft.get_earnings_dates(limit=XX)并增加limit参数。 msft.earnings_dates # 显示ISIN代码 - *实验性功能* # ISIN = 国际证券识别码 msft.isin # 显示期权到期日 msft.options # 显示新闻 msft.news # 获取特定到期日的期权链 opt = msft.option_chain('YYYY-MM-DD') # 可通过以下方式获取数据:opt.calls, opt.puts

如果你想使用代理服务器下载数据,请使用:

import yfinance as yf msft = yf.Ticker("MSFT") msft.history(..., proxy="代理服务器") msft.get_actions(proxy="代理服务器") msft.get_dividends(proxy="代理服务器") msft.get_splits(proxy="代理服务器") msft.get_capital_gains(proxy="代理服务器") msft.get_balance_sheet(proxy="代理服务器") msft.get_cashflow(proxy="代理服务器") msft.option_chain(..., proxy="代理服务器") ...

多个股票代码

要初始化多个Ticker对象,请使用

import yfinance as yf tickers = yf.Tickers('msft aapl goog') # 访问每个股票代码(示例) tickers.tickers['MSFT'].info tickers.tickers['AAPL'].history(period="1mo") tickers.tickers['GOOG'].actions

要将价格历史下载到一个表格中:

import yfinance as yf data = yf.download("SPY AAPL", period="1mo")

yf.download()Ticker.history()有许多选项用于配置获取和处理。查看Wiki了解更多选项和详细信息。

日志记录

yfinance现在使用logging模块处理消息,默认行为仅打印错误。如果调试,请使用yf.enable_debug_mode()切换到带有自定义格式的调试日志。

更智能的爬取

使用pip安装nospam包以实现更智能的爬取(参见安装)。这些包有助于缓存调用,从而避免频繁请求Yahoo。

要使用自定义requests会话,请将session=参数传递给Ticker构造函数。这允许缓存API调用,并通过User-agent头自定义修改请求的方式。

import requests_cache session = requests_cache.CachedSession('yfinance.cache') session.headers['User-agent'] = 'my-program/1.0' ticker = yf.Ticker('msft', session=session) # 爬取的响应将存储在缓存中 ticker.actions

requests_cache与速率限制结合使用,以避免触发Yahoo的速率限制器/阻止器,从而可能导致数据损坏。

from requests import Session from requests_cache import CacheMixin, SQLiteCache from requests_ratelimiter import LimiterMixin, MemoryQueueBucket from pyrate_limiter import Duration, RequestRate, Limiter class CachedLimiterSession(CacheMixin, LimiterMixin, Session): pass session = CachedLimiterSession( limiter=Limiter(RequestRate(2, Duration.SECOND*5)), # 每5秒最多2个请求 bucket_class=MemoryQueueBucket, backend=SQLiteCache("yfinance.cache"), )

管理多级列

以下是Stack Overflow上关于如何处理使用yfinance下载的多级列名?的回答

  • yfinance返回一个带有多级列名的pandas.DataFrame,包括股票代码层和股票价格数据层
    • 回答讨论了:
      • 如何在使用pandas.DataFrame.to_csv将数据框保存为csv后正确读取多级列
      • 如何将单个或多个股票代码下载到具有单级列名和股票代码列的单个数据框中

持久化缓存存储

为了减少对Yahoo的请求,yfinance在本地存储一些数据:用于本地化日期的时区和cookie。缓存位置为:

  • Windows = C:/Users/<用户>/AppData/Local/py-yfinance
  • Linux = /home/<用户>/.cache/py-yfinance
  • MacOS = /Users/<用户>/Library/Caches/py-yfinance

你可以使用set_tz_cache_location()将缓存定向到不同的位置:

import yfinance as yf yf.set_tz_cache_location("自定义/缓存/位置") ...

开发者:想要贡献吗?

yfinance依靠社区调查错误并贡献代码。开发者指南:https://github.com/ranaroussi/yfinance/discussions/1084


法律声明

yfinanceApache软件许可下分发。有关详细信息,请参阅发布版中的LICENSE.txt文件。

再次声明 - yfinance隶属于Yahoo公司,也未经Yahoo公司认可或审核。它是一个开源工具,使用Yahoo公开可用的API,旨在用于研究和教育目的。你应该参考Yahoo的使用条款(此处此处此处)了解有关你使用实际下载数据的权利的详细信息。


附言

请给我留言,告诉我你的任何反馈。

Ran Aroussi

编辑推荐精选

讯飞智文

讯飞智文

一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松

讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。

AI办公办公工具AI工具讯飞智文AI在线生成PPTAI撰写助手多语种文档生成AI自动配图热门
讯飞星火

讯飞星火

深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1

科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。

热门AI开发模型训练AI工具讯飞星火大模型智能问答内容创作多语种支持智慧生活
Spark-TTS

Spark-TTS

一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型

Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。

Trae

Trae

字节跳动发布的AI编程神器IDE

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

AI工具TraeAI IDE协作生产力转型热门
咔片PPT

咔片PPT

AI助力,做PPT更简单!

咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。

讯飞绘文

讯飞绘文

选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效

讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。

热门AI辅助写作AI工具讯飞绘文内容运营AI创作个性化文章多平台分发AI助手
材料星

材料星

专业的AI公文写作平台,公文写作神器

AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

下拉加载更多