الانتقال إلى المحتوى
جميع مستندات المكتبة

قراءة بيانات MetaStock القديمة في Python

مقال Quant Q&A · المؤلف: curious
اقرأ المصدر الأصلي

الملخص

تسأل الوثيقة ما إذا كان يمكن تحميل ملفات MetaStock القديمة لنهاية اليوم مباشرةً إلى pandas. وتصف التنسيق بأنه ثنائي وتشير إلى ارتباطه بعدة أنواع من الملفات، لكنها لا تقدم إجراءً لفك الترميز أو تفاصيل تنفيذية.

يقول الرد المقبول إن مكتبات Python الشائعة لا تستطيع قراءة هذا التنسيق القديم مباشرةً، لذا يلزم تحويل البيانات إلى نص قبل استيرادها. ويقترح الحصول على البيانات من مزود متوافق مع Python بوصفه بديلًا أبسط. وهذا جواب موجز وقديم، لا دليل تقني؛ فهو لا يعرض التحويل أو يقارن المزودين بالتفصيل ولا يثبت ما إذا كانت الأدوات الأحدث تدعم التنسيق.

الأفكار الرئيسية

  • تُخزّن بيانات MetaStock القديمة بتنسيق ثنائي لا تستطيع مكتبات Python الشائعة قراءته مباشرةً، وفقًا للجواب.
  • الحل المقترح هو تحويل الملفات إلى نص قبل استيرادها إلى pandas.
  • يقترح الرد استخدام مزود بيانات يتكامل مع Python كبديل.
  • لا تقدم الوثيقة مثالًا على التحويل أو دليلًا يتجاوز تأكيد المجيب.

الوسوم

متعدد الأصولالإحصاء
النص الكامل
# Loading metastock data into panda data frames


# Loading metastock data into panda data frames












Most paid end-of-day data packages are available in metastock format. For analytics purposes, it will be nice if one can read the metastock data and load them into Python panda data frames. Is it possible to do this today?

The metastock format I am referring to is the legacy (pre-12.0) MetaStock file format. It is a binary file format and originated from the Computrac file format. There are four files associated with the format: MASTER, EMASTER, XMASTER, FDAT, and F.MWD.

## Answer by Rehan (score 1, accepted)

https://quant.stackexchange.com/a/32760

The binary data from MetaStock cannot be directly read into a pandas dataframe, or for the matter of fact, into any python library commonly known. For this you would need to convert it into text and then import, which simply complicates the process.

The easier way to do this, would be to use Quandl - although it costs slightly higher than MetaStock, it ties in very well to Python, and you can import the requisite data in a jiffy.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.