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我正在寻找一种获取股票拆分信息的方法。使用雅虎股票 API，我可以获得任何符号的所有类型的信息，但我认为我无法获得拆分比率，甚至无法获得拆分。有谁知道获取此信息的方法？

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这就是quantmod R包的工作方式。拆分信息在“仅股息”CSV 中：http:
//ichart.finance.yahoo.com/x ?s=IBM&a=00&b=2&c=1962&d=04&e=25&f=2011&g=v&y=0&z=30000

于 2011-05-25T11:39:49.067 回答
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在 pandas datareader 包的帮助下，您可以在 python 3 中轻松完成。开始定义一个函数，它将将拆分历史记录作为数据框返回：

def split_history(stock, date_start, date_end, limit_denominator=1000):
    from decimal import Decimal
    from fractions import Fraction
    from pandas_datareader import data as web
    df = web.DataReader(stock, data_source='yahoo-actions', start=date_start, end=date_end)
    is_split = df['action']=='SPLIT'
    df = df[is_split]
    ratios = []
    for index, row in df.iterrows():
        # Taking the inverse of the row['value'] as it is Yahoo finance convention
        ratio = Fraction(1/Decimal(row['value'])).limit_denominator(limit_denominator)
        ratios.append("{num} for {denom}".\
                            format(num=ratio.numerator, denom=ratio.denominator))
    df['ratio'] = ratios
    return df

现在我们可以以微软（'MSFT'）的拆分为例：

stock = 'MSFT'
date_start = '1987-01-01'
date_end = '2020-07-22'
split_history(stock, date_start, date_end)

            action  value       ratio
2003-02-18  SPLIT   0.500000    2 for 1
1999-03-29  SPLIT   0.500000    2 for 1
1998-02-23  SPLIT   0.500000    2 for 1
1996-12-09  SPLIT   0.500000    2 for 1
1994-05-23  SPLIT   0.500000    2 for 1
1992-06-15  SPLIT   0.666667    3 for 2
1991-06-27  SPLIT   0.666667    3 for 2
1990-04-16  SPLIT   0.500000    2 for 1
1987-09-21  SPLIT   0.500000    2 for 1

它还可以正确处理反向股票拆分：

stock = 'PHM.MC'
split_history(stock, date_start, date_end)

                action  value   ratio
 2020-07-22     SPLIT   12.0    1 for 12

ps：可能有更好的方法来输入日期。ps2：还有，limit_denominator 是为了避免错误的舍入。您可以在罕见的分流比情况下扩展它。

于 2020-07-22T15:07:57.353 回答