Как получить исторические данные по обменным курсам через Yahoo Finance?

Используйте YQL (https://developer.yahoo.com/yql/)

Затем вы можете получить нужные данные с помощью такого запроса:

SELECT * 
FROM 
    yahoo.finance.historicaldata 
WHERE 
    symbol = "EUR=X" 
AND 
    startDate = "2009-09-11" 
AND 
    endDate = "2010-03-10"

Отметьте здесь

Вот решение для переноса ваших данных в DataFrame pandas. Затем вы можете экспортировать из DataFrame в JSON, XML и т. Д., Используя такие функции, как pandas.DataFrame.to_json.

Символы также могут отличаться от используемых вами.

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
from datetime import datetime

start = datetime(2016, 1, 1)
end = datetime(2017, 3, 31)
aud = web.DataReader('AUD=X', 'yahoo', start, end)

In [29]: aud.head(5)
Out[29]: 
              Open    High     Low   Close  Volume  Adj Close
Date                                                         
2016-01-01  1.3752  1.3752  1.3752  1.3752       0     1.3752
2016-01-04  1.3725  1.3950  1.3712  1.3723       0     1.3723
2016-01-05  1.3921  1.4017  1.3857  1.3916       0     1.3916
2016-01-06  1.3963  1.4168  1.3941  1.3961       0     1.3961
2016-01-07  1.4124  1.4322  1.4109  1.4124       0     1.4124

Вам нужно будет установить pandas-datareader. (Я предполагаю, что у вас уже есть панды).

sudo -H pip install pandas-datareader (ubuntu)
pip install pandas-datareader (windows)

В качестве самого простого решения вы должны использовать CurrencyFreaks API. Он предоставляет исторические обменные курсы в форматах JSON и XML для 179 валют по всему миру, совместимых с различными языками программирования, такими как Shell, Node.js, Java, JS, Python, PHP, Ruby, C, C #, Go, Swift.

Чтобы получить исторические ставки между двумя датами, он предоставляет конечную точку временного ряда.

$ curl 'https://api.currencyfreaks.com/timeseries?apikey=YOUR_APIKEY&start_date=2016-01-07&end_date=2016-03-07&base=EUR&symbols=EUR,USD'

Ответ JSON будет:

{
    "start_date": "2016-01-07",
    "end_date": "2016-01-10",
    "base": "EUR",
    "rates": {
        "2016-01-07 00:00:00+00": {
            "EUR": "1.0",
            "USD": "1.0776"
        },
        "2016-01-08 00:00:00+00": {
            "EUR": "1.0",
            "USD": "1.0921"
        },
        "2016-01-09 00:00:00+00": {
            "EUR": "1.0",
            "USD": "1.0932"
        },
        "2016-01-10 00:00:00+00": {
            "EUR": "1.0",
            "USD": "1.0932"
        }
    }
}

Чтобы получить исторические ставки за определенную дату, используйте конечную точку исторических ставок.

Надеюсь, это будет вам полезно.

Yahoo API больше не работает, однако есть другие API, которые предоставляют данные о валюте в формате JSON. FXMarketAPI - единственный API, который предлагает API, совместимый с Pandas, который предоставляет исторические данные в формате JSON. Существует конечная точка pandas, которая помогает извлекать данные. Хотя для бесплатных пользователей существует ограничение в 1000 запросов. вы можете увидеть пример ниже.

URL = "https://fxmarketapi.com/apipandas"
params = {'currency' : 'EURUSD',
'start_date' : '2018-07-02',
'end_date':'2018-12-06',
'api_key':'**************'}

response = requests.get("https://fxmarketapi.com/apipandas", params=params)
df= pd.read_json(response.text)

не забудьте получить доступ к api_key и добавить к вышеуказанному запросу.

API валюты Yahoo больше не поддерживается.

Есть несколько альтернативных API, предлагающих данные о конвертации валют. Один из вариантов, который я предлагаю, - это SWOP валютный API-интерфейс, быстрый, простой в использовании, надежный и прозрачный API-интерфейс обменного курса. сделано от разработчиков для разработчиков.

Полный отказ от ответственности: я один из разработчиков, создавших SWOP :)

• SWOP API предлагает текущие и исторические курсы для 180+ валют. Они собираются непосредственно из надежных источников (различных центральных банков и других важных банков).
• SWOP API имеет две конечные точки: GraphQL и REST / JSON для удобства разработчика.
• Есть бесплатный план, разрешающий 1000 запросов в месяц, платные планы для большего количества запросов и функций.