如何用yfinance获取Ibovespa每月首个交易日数据？

问题描述 #

我尝试用yfinance获取Ibovespa指数（代码^BVSP）每月首个交易日的调整收盘价，但使用interval='1mo'参数返回的是每月末的数据，不符合需求。

当前代码：

from pandas_datareader import data as wb
import pandas as pd
import yfinance as yf
yf.pdr_override()

wb.get_data_yahoo('^BVSP',
                 start = '2019-10-03', 
                 end = '2020-05-01',
                 interval='1mo')['Adj Close']

当前输出：

Date
2019-10-31    108233.0
2019-11-30    115645.0
2019-12-31    113761.0
2020-01-31    104172.0
2020-03-01     73020.0
2020-04-01     80506.0
Name: Adj Close, dtype: float64

期望结果（每月首个交易日数据，索引显示当月第一天）：

Date
2019-10-01    108233.0
2019-11-01    115645.0
2019-12-01    113761.0
2020-01-01    104172.0
2020-03-01     73020.0
2020-04-01     80506.0
Name: Adj Close, dtype: float64

解决方案 #

要获取每月首个交易日的数据，不能直接用interval='1mo'，需要先获取日度数据，再筛选每月的第一个交易日记录，最后调整索引格式匹配期望输出：

from pandas_datareader import data as wb
import pandas as pd
import yfinance as yf
yf.pdr_override()

# 获取指定时间段内的日度调整收盘价数据
daily_data = wb.get_data_yahoo('^BVSP', start='2019-10-01', end='2020-05-01')['Adj Close']

# 按月份分组，提取每组第一个交易日的数据（即每月首个交易日的收盘价）
monthly_first = daily_data.groupby(pd.Grouper(freq='M')).first()

# 将索引从月末日期调整为当月第一天的日期格式
monthly_first.index = monthly_first.index - pd.offsets.MonthBegin(1)

print(monthly_first)

说明 #

• pd.Grouper(freq='M')会将数据按自然月分组，first()方法自动取每组的第一条数据，也就是该月实际的第一个交易日数据（自动跳过周末和节假日）
• 调整索引的步骤是为了让输出的日期显示为当月第一天，和你期望的格式完全匹配；如果不需要修改索引，只保留前两步即可得到实际首个交易日的原始日期和对应数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alien