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    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

指定日の前後の株価取得

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kazushige

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IDLE(Python3.5 64bit)を使い、jsmの株価データを取得したいのですが、
指定日前後は、休日、祝日の時は、データが得られなくてエラーになりますので、

workdays.workday(datem1, days=1)を使って、休日、祝日を避けるため営業日を
1日ずらしてみましたが、本質的な解決になっていなく、エラーが出てしまいます。

q = jsm.Quotes()
target = q.get_historical_prices(code, jsm.DAILY, start_date = start, end_date = end)を使っていますが、

休日、祝日で株価のないときは、
何か判別がつくものを返すような仕様になっていてもよさそうと思うのですが、
何か良い対処方法はないでしょうか。

エラーの内容:
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/momo/Desktop/test2.py", line 174, in <module>
write_stock(code,name,date,"Q2")
File "C:/Users/momo/Desktop/test2.py", line 71, in write_stock
datam1 = get_stock(code, datem1,datem1)
File "C:/Users/momo/Desktop/test2.py", line 25, in get_stock
target = q.get_historical_prices(code, jsm.DAILY, start_date = start, end_date = end)
File "C:\Users\momo\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\jsm\init.py", line 57, in get_historical_prices
return p.get_range(ccode, start_date, end_date)
File "C:\Users\momo\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\jsm\historicalprices.py", line 125, in get_range
p.fetch(start_date, end_date, ccode, self._range_type, page)
File "C:\Users\momo\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\jsm\historicalprices.py", line 42, in fetch
raise CCODENotFoundException("couldn't find ccode")
jsm.exceptions.CCODENotFoundException: couldn't find ccode

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回答 1

+2

根本的な解決ではありませんが・・。

短い期間のデータをjsmより都度都度に取得するのでは、質問のような不具合になりかねませんので、ある程度の期間(数ヶ月や年単位)でデータを取得してローカルのDBやCSVファイルなどに保存しておき、各々のデータはそこから pandas などで検索するとよいのではないでしょうか。

以下は CSVファイルに保存する場合の動作サンプルです。

【2018/1/1~2018/6/30のデータを取得してCSVで保存】

import jsm
import pandas as pd
import datetime as dt

start = dt.datetime(2018,1,1)
end = dt.datetime(2018,6,30)
code = ****

q = jsm.Quotes()
target = q.get_historical_prices(code, jsm.DAILY, start_date = start, end_date= end)

# DataFrame化
df = pd.DataFrame(
    {
        'open': [t.open for t in target],
        'high': [t.high for t in target],
        'low': [t.low for t in target],
        'close': [t.close for t in target],
        'volume': [t.volume for t in target]
    },
    index = [t.date for t in target]
).sort_index()

print(df)

# CSVファイルに変換しておく
df.to_csv("data.csv")

【CSVデータから 2018/6/1~2018/6/7の データを読み込み】

import pandas as pd
import datetime as dt

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=[0], index_col=0)
print(df.loc[dt.datetime(2018,6,1):dt.datetime(2018,6,7)])

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  • 2018/07/13 10:29

    根本的な解決法はなさそうですね。1週間程度の間のデータを得て、そこから目的に沿って抽出することにします。ありがとうございました。

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