超实用!yfinance 教你 Python 获取并下载美股数据

yfinance 是一个使用 Yahoo! 获取数据的 Python 第三方模块。它支持获取最细到1分钟级的历史数据及股票基本面数据,是免费获得美股分钟级及以上粒度数据的不二之选。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install yfinance

2.yfinance 基本使用

通过yfinance你可以使用一样命令下载任意美股股票的数据,比如:

import yfinance as yf

# 单股
data = yf.download("AAPL", start="2017-01-01", end="2017-04-30")
#                  Open       High        Low      Close  Adj Close     Volume
# Date
# 2017-01-03  28.950001  29.082500  28.690001  29.037500  27.257641  115127600
# 2017-01-04  28.962500  29.127501  28.937500  29.004999  27.227135   84472400
# 2017-01-05  28.980000  29.215000  28.952499  29.152500  27.365593   88774400
# 2017-01-06  29.195000  29.540001  29.117500  29.477501  27.670671  127007600
# 2017-01-09  29.487499  29.857500  29.485001  29.747499  27.924126  134247600
# ......

# 多股
data = yf.download("SPY AAPL", start="2017-01-01", end="2017-04-30",
                   group_by="ticker")
#                  AAPL                                   ...         SPY
#                  Open       High        Low      Close  ...         Low       Close   Adj Close     Volume
# Date                                                    ...
# 2017-01-03  28.950001  29.082500  28.690001  29.037500  ...  223.880005  225.240005  205.509079   91366500
# 2017-01-04  28.962500  29.127501  28.937500  29.004999  ...  225.610001  226.580002  206.731735   78744400
# 2017-01-05  28.980000  29.215000  28.952499  29.152500  ...  225.479996  226.399994  206.567459   78379000
# 2017-01-06  29.195000  29.540001  29.117500  29.477501  ...  225.899994  227.210007  207.306549   71559900
# ......

默认是获取天级别的数据,如果你需要获取分钟级的,只需要添加interval参数:

import yfinance as yf

# 单股
data = yf.download("AAPL", start="2022-05-18", end="2022-05-23", interval="1m")
print(data)

#                                  Open        High         Low       Close   Adj Close   Volume
# Datetime
# 2022-05-17 12:00:00-04:00  148.000000  148.050003  147.839996  147.865005  147.865005        0
# 2022-05-17 12:01:00-04:00  147.869507  147.919998  147.779999  147.889893  147.889893   123746
# 2022-05-17 12:02:00-04:00  147.889999  147.929993  147.750000  147.907394  147.907394    92847
# 2022-05-17 12:03:00-04:00  147.904999  147.929993  147.785004  147.839996  147.839996    79266
# 2022-05-17 12:04:00-04:00  147.839996  147.895004  147.779999  147.860001  147.860001    58905
# ......

它支持的分钟级参数有:1m,2m,5m,15m,30m,60m,90m等等

此外还支持小时级和天线、周线、月线级别:1h,1d,5d,1wk,1mo,3mo等等

获取到的数据类型就是Dataframe,因此你还可以直接保存为csv文件:

# 公众号:Python 实用宝典
import yfinance as yf

data = yf.download("AAPL", start="2022-05-18", end="2022-05-23", interval="1m")
data.to_csv("aapl_20220518_20220523.csv")
# 保存到本地,命名为 aapl_20220518_20220523.csv

3.通过yfinance获取股票基本数据

如果你需要获取一只股票的基本数据,如市值、市盈率、股息等,你可以通过定义一只股票的Ticker,利用其info属性获取:

# 公众号:Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
print(aapl.info)
# {'zip': '95014', 'sector': 'Technology', 'fullTimeEmployees': 154000, 'longBusinessSummary': 'Apple ......

这个字典比较长,这里省略显示了,里面包含了比如市盈率(PE)等信息:

# 公众号:Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
aapl.info['forwardPE']
# 20.974085

你还可以获取每次派息数据:

# 公众号:Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
print(aapl.dividends)
# Date
# 1987-05-11    0.000536
# 1987-08-10    0.000536
# 1987-11-17    0.000714
# 1988-02-12    0.000714
# 1988-05-16    0.000714
#                 ...
# 2021-05-07    0.220000
# ...             ...

获取资产负债表:

# 公众号:Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
print(aapl.balancesheet)
#                              2021-09-25    2020-09-26    2019-09-28    2018-09-29
# Total Liab                 2.879120e+11  2.585490e+11  2.480280e+11  2.585780e+11
# Total Stockholder Equity   6.309000e+10  6.533900e+10  9.048800e+10  1.071470e+11
# Other Current Liab         5.357700e+10  4.786700e+10  4.324200e+10  3.929300e+10
# Total Assets               3.510020e+11  3.238880e+11  3.385160e+11  3.657250e+11
# Common Stock               5.736500e+10  5.077900e+10  4.517400e+10  4.020100e+10
# ......

现金流数据:

# 公众号:Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
print(aapl.cashflow)
#                                              2021-09-25    2020-09-26    2019-09-28    2018-09-29
# Investments                               -2.819000e+09  5.335000e+09  5.809300e+10  3.084500e+10
# Change To Liabilities                      1.400200e+10 -1.981000e+09 -2.548000e+09  9.172000e+09
# Total Cashflows From Investing Activities -1.454500e+10 -4.289000e+09  4.589600e+10  1.606600e+10
# ......

新闻数据:

# 公众号:Python 实用宝典
import yfinance as yf

aapl = yf.Ticker("aapl")
print(aapl.news)
# [{'uuid': '476a41c6-c6dc-3050-9b8f-c3777c8485b2', 'title': "Dow Jones Futures Rise After 'Hard' Reality Hits Market; What To Do Now", 'publisher': "Investor's Business Daily", 
# 'link': 'https://finance.yahoo.com/m/476a41c6-c6dc-3050-9b8f-c3777c8485b2/dow-jones-futures-rise-after.html', 
# 'providerPublishTime': 1653305573, 'type': 'STORY'}, {'uuid': '721d466d-5394-3f3c-a9c3-b0920d44c7f3' ......

总之,有了yfinance这个神器,除了高频数据你无法获取之外,其他的美股数据你都能获取得到,有需要的小伙伴可以试试,非常好用。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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