如何在Python的XBBG或BLPAPI中使用彭博BQL Excel公式

可以直接在Python的blpapi或xbbg接口中调用BQL完成批量数据查询，不需要循环调用BDP/BDS，也无需依赖BQNT环境，该方案本身就是彭博官方推荐的批量取数方式，可大幅降低每日数据配额消耗。

原生blpapi调用方式 #

• 首先安装彭博官方提供的BQL依赖包，完成后直接导入bql模块初始化服务

  import bql
  # 初始化BQL服务
  bq_svc = bql.Service()
  

• 编写BQL查询语句直接批量拉取数据，示例：拉取标普500成分股的市盈率、总市值、最新价

  bql_query = """
  GET(PE_RATIO, CUR_MKT_CAP, PX_LAST)
  FOR MEMBERS('SPX Index')
  """
  # 执行查询
  resp = bq_svc.execute(bql_query)
  # 转换为pandas DataFrame格式
  spx_data = resp[0].df()
  

xbbg封装接口调用方式 #

xbbg已经对BQL查询做了高层封装，调用更简便：

from xbbg import blp

# 直接传入BQL语句即可返回结构化数据
spx_data = blp.bql("""
GET(PE_RATIO, CUR_MKT_CAP, PX_LAST)
FOR MEMBERS('SPX Index')
""")

优化建议 #

• 多指数批量查询可直接在BQL的MEMBERS参数中传入指数列表，一次请求即可拉取所有指数的成分股数据，示例：

  GET(PE_RATIO, CUR_MKT_CAP, PX_LAST)
  FOR MEMBERS(('SPX Index', 'NDX Index', 'HSI Index'))
  

• BQL原生支持数据过滤、指标计算逻辑，可直接写在查询语句中完成数据预处理，无需额外请求或本地二次处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jørgen