Asyncio MOEX ISS API

Реализация на основе asyncio части запросов к MOEX Informational & Statistical Server.

Документация

https://wlm1ke.github.io/aiomoex/

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

Почему asyncio?

На многие запросы MOEX ISS выдает данные порциями по 100 элементов, и для получения всей информации требуются дополнительные обращения к серверу для загрузки данных не с начальной позиции. Например, для скачивания котировок всех акций во всех режимах может потребоваться несколько десятков тысяч обращений к серверу.

Результаты маленького тестирования загрузки исторических котировок в режиме TQBR для 35 и 277 (всех торгуемых) акций с помощью синхронных запросов:

Вид запросов	35 акций	277 акций
asyncio	12.6 сек	40.6 сек
Синхронные	210.4 сек	1436.9 сек
Ускорение	16.7 раз	35.4 раза

Начало работы

Установка

$ pip install aiomoex

Пример использования реализованных запросов

История котировок SNGSP в режиме TQBR:

import asyncio

import aiohttp

import aiomoex
import pandas as pd


async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        data = await aiomoex.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()


asyncio.run(main())

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 2020-09-01 TQBR 37.245 15671200 5.824013e+08 2020-09-02 TQBR 37.535 34659700 1.296441e+09 2020-09-03 TQBR 36.955 28177000 1.049745e+09 2020-09-04 TQBR 36.915 21908000 8.076767e+08 2020-09-07 TQBR 37.200 13334400 4.955280e+08

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 1573 entries, 2014-06-09 to 2020-09-07 Data columns (total 4 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 BOARDID 1573 non-null object 1 CLOSE 1573 non-null float64 2 VOLUME 1573 non-null int64 3 VALUE 1573 non-null float64 dtypes: float64(2), int64(1), object(1) memory usage: 61.4+ KB

Пример реализации запроса с помощью клиента

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

import asyncio

import aiohttp

import aiomoex
import pandas as pd


async def main():
    request_url = "https://iss.moex.com/iss/engines/stock/" "markets/shares/boards/TQBR/securities.json"
    arguments = {"securities.columns": ("SECID," "REGNUMBER," "LOTSIZE," "SHORTNAME")}

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        iss = aiomoex.ISSClient(session, request_url, arguments)
        data = await iss.get()
        df = pd.DataFrame(data["securities"])
        df.set_index("SECID", inplace=True)
        print(df.head(), "\n")
        print(df.tail(), "\n")
        df.info()


asyncio.run(main())

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: 260 entries, ABRD to ZVEZ Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 REGNUMBER 248 non-null object 1 LOTSIZE 260 non-null int64 2 SHORTNAME 260 non-null object dtypes: int64(1), object(2) memory usage: 8.1+ KB