経済指標カレンダーの取得
スクレイピングだけだとあっているかわからないので
Investor でも取得してみる
[Python]investpyで株、為替、経済指標データを取得する
を参考に
1 2 3 | economic_data = invest.economic_calendar(time_zone='GMP +9:00', countries=['japan', 'united states'], from_date='01/02/2021', to_date='28/03/2021')economic_data.tail(5) |
としたがエラー
1 2 3 | economic_data = investpy.economic_calendar(countries=['japan', 'united states'], from_date='01/02/2021', to_date='28/03/2021')economic_data.tail(5) |
というように
time_zone を省略したらできた
1 2 3 | today =datetime.date.today().strftime('%d/%m/%Y')today |
で今日の日付を investor で検索する形式に変換して取得
1 2 3 | economic_data = investpy.economic_calendar(countries=['japan', 'united states'], from_date=today, to_date=today)economic_data.tail(5) |
とすると今日のカレンダーと思ったけど出ない
1 2 3 | economic_data = investpy.economic_calendar(countries=['japan', 'united states'], from_date='23/03/2022', to_date=today)economic_data.tail(5) |
というように前日の日付にすればできる
1 2 3 4 5 | economic_data = investpy.economic_calendar(countries=['japan', 'united states'], from_date='23/03/2022', to_date=today)economic_data.tail(5)economic_data[economic_data['importance']=='high'] |
で日本とアメリカだけ出てくる
なので国コードを外してしてしてみる
まずは昨日の日付をオートで取れるようにする
[Python]昨日や明日、月末などの日付を取得したい
を参考に
1 2 3 | import datetimefrom dateutil.relativedelta import relativedelta |
を追加
1 2 3 4 5 6 7 8 | # 今日# => 2020-04-02today = datetime.date.today()# 昨日# => 2020-04-01yesterday = today + relativedelta(days=-1) |
で昨日の日付を取れる
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | today =datetime.date.today()print(today)deel_today = datetime.date.today().strftime('%d/%m/%Y')print(deel_today)yesterday = today + relativedelta(days=-1)print(yesterday)deel_yesterday = yesterday.strftime('%d/%m/%Y')print(deel_yesterday) |
とすれば取引の当日、前日を取得できる
1 2 3 | economic_data = investpy.economic_calendar(countries=['japan', 'united states'], from_date=deel_yesterday, to_date=deel_today)economic_data.tail(5) |
で同じ結果であることを確認した
次に国コードを外してみる
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | # economic_data = investpy.economic_calendar(countries=['japan', 'united states'], from_date=deel_yesterday, to_date=deel_today)# economic_data.tail(5)economic_data = investpy.economic_calendar(countries=None, from_date=deel_yesterday, to_date=deel_today)economic_data.tail(5)economic_data[economic_data['importance']=='high'] |
で経済指標カレンダー取得はできたけど
ミシガン消費者信頼感指数が出ない
結果として対応するのは
通貨コード
指標名
予測値
前回の値
今回の値となっているが
これが遅延があるのか調べないとわからない
遅延が数秒程度なら
Twitter より早いと思う
1 | economic_data.dtypes |
でデータ型を調べたら
全て object
この中で検索などの処理で使うのは
Date
Time
Event
の３つをキーにして検索する