0

我正在下载 5 只股票（'A'、'AAP'、'AAPL'、'ABBV'、'ABC'）的 15 年数据（每日收盘）。问题是我有一些重复。第一个“A”没有问题，我得到了适量的数据。对于第二个“AAP”，我的行数是正确的两倍，似乎数据被下载了两次。最后 3 只股票的问题相同，我的行数是正确的三倍。我附上了一个显示 csv 文件大小的屏幕截图，如果一切正常，这些文件应该具有相同的大小。
我怀疑问题来自调用 reqHistoricalData 后的 10 秒暂停；可能太长了。我怎样才能避免重复的行以及如何暂停适当的时间（不要太长也不要太短）？

在此处输入图像描述

import pandas as pd
import datetime as dt
import time
import collections
import threading
import os

from ibapi.client import EClient
from ibapi.wrapper import EWrapper
from ibapi.contract import Contract
from ibapi.common import BarData

path = r"D:\trading\data\debug\\" 

class IBapi(EWrapper, EClient):
    def __init__(self):
        EClient.__init__(self, self)
        self.data=collections.defaultdict(list)

    def nextValidId(self, orderId: int):
        super().nextValidId(orderId)
        self.nextorderId = orderId
        print('The next valid order id is: ', self.nextorderId)

    def error(self, reqId, errorCode, errorString):
        super().error(reqId, errorCode, errorString)
        print("Error. Id:", reqId, "Code:", errorCode, "Msg:", errorString)
        
    def historicalData(self, reqId:int, bar:BarData):
        self.data["date"].append(bar.date)
        self.data["close"].append(bar.close)
        self.df = pd.DataFrame.from_dict(self.data)

tickers = ["A","AAP","AAPL","ABBV","ABC"]

def run_loop():
    app.run()


app = IBapi()
app.connect("127.0.0.1", 7496, 5)
app.nextorderId = None

# Start the socket in a thread
api_thread = threading.Thread(target=run_loop, daemon=True)
api_thread.start()

# Check if the API is connected via orderid
while True:
    if isinstance(app.nextorderId, int):
        print('connected')
        break
    else:
        print('waiting for connection')
        time.sleep(1)
        
n_id = app.nextorderId

for ticker in tickers:    
    contract = Contract()
    contract.symbol = ticker
    contract.secType = "STK"
    contract.exchange = "SMART"
    contract.currency = "USD" 

    app.reqHistoricalData(n_id, contract, "","15 Y", "1 day", "TRADES", 1, 1, False, [])
    time.sleep(10)
    app.df.to_csv(path + ticker + ".csv")
        
    n_id = n_id + 1
    

app.disconnect()
4

2 回答 2

0

你的副本每周五来。您提出一个请求，比如说星期五（第一次迭代），然后在接下来的 2 次迭代（星期六和星期日）中，API 从第一个可能的交易日（上星期五）返回数据。否则 5 秒就足够等待了。

于 2021-01-17T20:33:12.707 回答
0

您没有清除请求之间的列表。

def historicalData(self, reqId:int, bar:BarData):
        # just keeps adding data to list
        self.data["date"].append(bar.date)
        self.data["close"].append(bar.close)
        # makes a new dataframe on every single bar
        self.df = pd.DataFrame.from_dict(self.data)

在该historicalDataEnd方法中，您可以制作数据框并将其保存到文件中。制作一个代码和 reqId 的字典，这样你就知道哪个代码完成了。

您在调步调用之间仍应有 10 秒的延迟，但不要指望在 10 秒内返回数据。如果它没有到达，您将得到一个空文件（或者在您的情况下，所有以前的代码数据，这似乎发生在 ABC 中）。

于 2020-12-08T00:58:15.443 回答