Создание локальной базы котировок
Локальная база котировок для работы над модулем quotes
Исполняться скрипт будет относительно долго, поэтому в качестве индикации будем выводить наименование загружаемой акции
quotesВ модуле quotes на настоящий момент вроде все для сегодняшней задумки есть, но... Но было бы неплохо дополнить его функцией получения символьного наименования торгового инструмента (акции) по его "финамовскому" номеру .
Полный список этих номеров для акций ММВБ можно получить если на странице http://www.finam.ru/analysis/quoteonline/default.asp слева выбрать сектор (ММВБ), чуть правее нажать "Выбрать все", и уже внизу клацнуть по "Показать". Тогда и увидим картинку как на скриншоте ниже:
"финамовский" номерСохраним html-код в файл mmvb.txt в папку модуля (в UTF-8, конечно), посмотрим на него и подумаем - как его можно распарсить для составления массива типа <номер-имя>, если типовой элемент выглядит следующим образом:
типовой элементНу конечно с помощью регулярных выражений:
import re
"финамовский номер" - "название акции"# загрузка соответствий "финамовский номер" - "название акции"
def get_symbols(fname):
f = open(fname, 'r')
txt = f.read()
f.close()
symbols = re.findall(r'<a href="/analysis/charts/default.asp\\?id=([^"]+)" target=_blank>([^<]+)</a>', txt)
return symbols
Так как данный код понадобится нам в дальнейшем, поместим его в модуль quotes. В результате выполнения этой функции мы получим список 2-х элементных списков (во сказанул :) ), где 1-й элемент - номер ценной бумаги, а 2-й - ее наименование (если быть точным, 0-й и 1-й). Напишем функцию определения наименования акции по ее номеру (отмечу, что в случае передачи несуществующего "финамовского" номера, функцией будет возвращена пустая строка):
# определяем наименование акции по ее "финамовскому" номеру
def get_symb_name(symbols, number):
res = ''
for symb in symbols:
if int(symb[0]) == number:
res = symb[1]
break
return res
Эту функцию тоже поместим в модуль quotes и проверим ее работоспособность файлом test.py :
# -*- coding: utf-8
# загружаем модуль quotes
import quotes.quotes as quotes
# файл сохраненный с сайта "Финам"
fname = 'quotes/mmvb.txt'
# получаем массив инструментов с номерами
symbols = quotes.get_symbols(fname)
# определяем инструмент с номером 16842 - Газпром
создание локальной базы котировокprint quotes.get_symb_name(symbols, 16842)
Функция работает исправно, а значит настало время написать скрипт создания локальной базы котировок. Изменяемыми параметрами скрипта являются путь к каталогу, в который будут сохраняться файлы котировок, путь к файлу с соответствиями "номер акции" - "название акции", временной период, а так же интервал. Исполняться скрипт будет относительно долго, поэтому в качестве индикации будем выводить наименование загружаемой акции, какая она по счету и сколько их (акций) всего.
# -*- coding: utf-8
# загружаем модуль quotes
import quotes.quotes as quotes
# каталог для хранения файлов котировок
folder = 'data/'
# файл с сайта "Финам"
qlist = 'quotes/mmvb.txt'
# выгребаем данные с 1.01.2009 по 31.12.2009
df, mf, yf, dt, mt, yt = 1, 0, 2009, 31, 11, 2009
# работаем с днями
period = 8
symbols = quotes.get_symbols(qlist)
i, n = 0, len(symbols)
for symb in symbols:
i += 1
q = quotes.quote(period, int(symb[0]))
print 'Загружаем', symb[1], ' (', i, 'из', n, ')'
q.load_quotes(df, mf, yf, dt, mt, yt)
q.save(folder + symb[0] + '_' + str(period) + '.csv')
Запускаем скрипт:
каталог для хранения файлов котировокОформляем код в виде функции (она будет называться make_data_quotes ) и отправляем туда же :) (в модуль quotes). Тогда скрипт загрузки котировок будет таким:
# -*- coding: utf-8
модуль quotes# загружаем модуль quotes
import quotes.quotes as quotes
# каталог для хранения файлов котировок
folder = 'data/'
# файл с сайта "Финам"
qlist = 'quotes/mmvb.txt'
# выгребаем данные с 1.01.2009 по 31.12.2009
#df, mf, yf, dt, mt, yt = 1, 0, 2009, 31, 11, 2009
period = (1, 0, 2009, 31, 11, 2009)
# работаем с днями
interval = 8
# делаем локальную базу котировок
quotes.make_data_quotes(folder, qlist, interval, period)