Реализация на основе asyncio части запросов к MOEX Informational & Statistical Server.
https://wlm1ke.github.io/aiomoex/
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
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 |
$ pip install aiomoex
История котировок SNGSP в режиме TQBR:
import asyncio import aiomoex import pandas as pd async def main(): async with aiomoex.ISSClientSession(): data = await aiomoex.get_board_history('SNGSP') df = pd.DataFrame(data) df.set_index('TRADEDATE', inplace=True) print(df.head(), '\n') print(df.tail(), '\n') df.info() asyncio.run(main())
CLOSE VOLUME TRADEDATE 2014-06-09 27.48 12674200 2014-06-10 27.55 14035900 2014-06-11 28.15 27208800 2014-06-16 28.27 68059900 2014-06-17 28.20 22101600 CLOSE VOLUME TRADEDATE 2018-11-16 37.860 9660800 2018-11-19 37.315 28765600 2018-11-20 36.790 19853500 2018-11-21 36.930 14583000 2018-11-22 37.480 9656600 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 1125 entries, 2014-06-09 to 2018-11-22 Data columns (total 2 columns): CLOSE 1125 non-null float64 VOLUME 1125 non-null int64 dtypes: float64(1), int64(1) memory usage: 26.4+ KB
Перечень акций, торгующихся в режиме TQBR (описание запроса):
import asyncio 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')} iss = aiomoex.ISSClient(request_url, arguments) iss.start_session() 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() await iss.close_session() asyncio.run(main())
LOTSIZE REGNUMBER SHORTNAME SECID ABRD 10 1-02-12500-A АбрауДюрсо AFKS 100 1-05-01669-A Система ао AFLT 10 1-01-00010-A Аэрофлот AGRO 1 None AGRO-гдр AKRN 1 1-03-00207-A Акрон LOTSIZE REGNUMBER SHORTNAME SECID YRSBP 100 2-01-50099-A ТНСэнЯр-п ZILL 1 1-02-00036-A ЗИЛ ао ZMZN 10 1-01-00230-A ЗМЗ-ао ZMZNP 100 2-01-00230-A ЗМЗ-ап ZVEZ 1000 1-01-00169-D ЗВЕЗДА ао <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 277 entries, ABRD to ZVEZ Data columns (total 3 columns): LOTSIZE 277 non-null int64 REGNUMBER 268 non-null object SHORTNAME 277 non-null object dtypes: int64(1), object(2) memory usage: 8.7+ KB