загрузка рыночной капитализации компании из Yahoo

Я видел, что с помощью этого проекта. Однако мне было интересно, можно ли также загрузить рыночную капитализацию компании на исторической основе?

Я не могу найти функцию, чтобы сделать такую ​​​​вещь?


python-3.x python yahoo-finance pandas-datareader
person mHelpMe    schedule 21.02.2019    source источник
comment
это поможет? Галерея исторических диаграмм рыночных индексов   -  person davedwards    schedule 24.02.2019

Ответы (1)


arrow_upward
6
arrow_downward

Для pandas_datareader версии 0.7.0+47.g7522f75

data.get_quote_yaho в pandas_datareader предоставит большую часть текущей информации по акциям. Для рыночной капитализации,

from pandas_datareader import data
tickers = ['AAPL','AMZN','TSLA','GOOG']
data.get_quote_yahoo(tickers)['marketCap']

AAPL    964416176128
AMZN    928656588800
GOOG    869718360064
TSLA     45642039296
Name: marketCap, dtype: int64

он также имеет следующие детали:

0 language
1 region
2 quoteType
3 quoteSourceName
4 epsForward
5 currency
6 sharesOutstanding
7 bidSize
8 trailingPE
9 priceToBook
10 dividendDate
11 regularMarketChangePercent
12 market
13 fiftyDayAverageChange
14 forwardPE
15 regularMarketPrice
16 regularMarketTime
17 regularMarketChange
18 regularMarketOpen
19 regularMarketDayHigh
20 regularMarketDayLow
21 regularMarketVolume
22 bookValue
23 ask
24 regularMarketPreviousClose
25 preMarketChangePercent
26 regularMarketDayRange
27 twoHundredDayAverageChange
28 bid
29 fiftyTwoWeekLowChange
30 askSize
31 financialCurrency
32 twoHundredDayAverage
33 gmtOffSetMilliseconds
34 shortName
35 longName
36 preMarketChange
37 twoHundredDayAverageChangePercent
38 trailingAnnualDividendYield
39 exchangeDataDelayedBy
40 fiftyTwoWeekLow
41 fiftyTwoWeekHigh
42 averageDailyVolume3Month
43 fiftyDayAverage
44 exchangeTimezoneShortName
45 esgPopulated
46 marketState
47 marketCap
48 epsTrailingTwelveMonths
49 fullExchangeName
50 earningsTimestampStart
51 earningsTimestampEnd
52 trailingAnnualDividendRate
53 earningsTimestamp
54 fiftyTwoWeekLowChangePercent
55 fiftyTwoWeekHighChangePercent
56 averageDailyVolume10Day
57 exchange
58 priceHint
59 exchangeTimezoneName
60 preMarketTime
61 fiftyDayAverageChangePercent
62 fiftyTwoWeekRange
63 tradeable
64 fiftyTwoWeekHighChange
65 preMarketPrice
66 sourceInterval
67 messageBoardId
68 price
person Shijith    schedule 23.04.2019
comment
Я думаю, что ключевым моментом в первоначальном вопросе была историческая основа. Поэтому, когда вы сообщаете текущие данные по акциям, это показывает, что вы не читали вопрос. - person Graham Bygrave; 30.07.2021