MOEX ISS API

Реализация части запросов к MOEX Informational & Statistical Server.

Документация

https://wlm1ke.github.io/apimoex/

Основные возможности

Реализовано несколько функций-запросов информации о торгуемых акциях и их исторических котировках, результаты которых напрямую конвертируются в pandas.DataFrame.

Работа функций базируется на универсальном клиенте, позволяющем осуществлять произвольные запросы к MOEX ISS, поэтому перечень доступных функций-запросов может быть легко расширен. При необходимости добавления функций воспользуйтесь Issues на GitHub с указанием ссылки на описание запроса:

• Полный перечень возможных запросов к MOEX ISS
• Официальное Руководство разработчика с дополнительной информацией

Начало работы

Установка

$ pip install apimoex

Пример использования реализованных запросов

История котировок SNGSP в режиме TQBR:

import requests

import apimoex
import pandas as pd

with requests.Session() as session:
    data = apimoex.get_board_history(session, 'SNGSP')
    df = pd.DataFrame(data)
    df.set_index('TRADEDATE', inplace=True)
    print(df.head(), '\n')
    print(df.tail(), '\n')
    df.info()

BOARDID  CLOSE    VOLUME         VALUE

TRADEDATE 2014-06-09 TQBR 27.48 12674200 3.484352e+08 2014-06-10 TQBR 27.55 14035900 3.856417e+08 2014-06-11 TQBR 28.15 27208800 7.602146e+08 2014-06-16 TQBR 28.27 68059900 1.913160e+09 2014-06-17 TQBR 28.20 22101600 6.292844e+08

BOARDID CLOSE VOLUME VALUE

TRADEDATE 2019-09-04 TQBR 38.060 243010500 9.348435e+09 2019-09-05 TQBR 36.140 129366600 4.704949e+09 2019-09-06 TQBR 35.475 62389000 2.201887e+09 2019-09-09 TQBR 34.570 54331300 1.905837e+09 2019-09-10 TQBR 35.250 45966000 1.605849e+09

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 1326 entries, 2014-06-09 to 2019-09-10 Data columns (total 4 columns): BOARDID 1326 non-null object CLOSE 1326 non-null float64 VOLUME 1326 non-null int64 VALUE 1326 non-null float64 dtypes: float64(2), int64(1), object(1) memory usage: 51.8+ KB

Пример реализации запроса с помощью клиента

Перечень акций, торгующихся в режиме TQBR (описание запроса):

import requests

import apimoex
import pandas as pd


request_url = ('https://iss.moex.com/iss/engines/stock/'
               'markets/shares/boards/TQBR/securities.json')
arguments = {'securities.columns': ('SECID,'
                                    'REGNUMBER,'
                                    'LOTSIZE,'
                                    'SHORTNAME')}
with requests.Session() as session:
    iss = apimoex.ISSClient(session, request_url, arguments)
    data = iss.get()
    df = pd.DataFrame(data['securities'])
    df.set_index('SECID', inplace=True)
    print(df.head(), '\n')
    print(df.tail(), '\n')
    df.info()

REGNUMBER  LOTSIZE   SHORTNAME

SECID ABRD 1-02-12500-A 10 АбрауДюрсо AFKS 1-05-01669-A 100 Система ао AFLT 1-01-00010-A 10 Аэрофлот AGRO None 1 AGRO-гдр AKRN 1-03-00207-A 1 Акрон

REGNUMBER LOTSIZE SHORTNAME

SECID YNDX None 1 Yandex clA YRSB 1-01-50099-A 10 ТНСэнЯр YRSBP 2-01-50099-A 10 ТНСэнЯр-п ZILL 1-02-00036-A 1 ЗИЛ ао ZVEZ 1-01-00169-D 1000 ЗВЕЗДА ао

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 264 entries, ABRD to ZVEZ Data columns (total 3 columns): REGNUMBER 255 non-null object LOTSIZE 264 non-null int64 SHORTNAME 264 non-null object dtypes: int64(1), object(2) memory usage: 8.2+ KB