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Lire des données MetaStock historiques dans Python

Article Quant Q&A · Auteur: curious
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Résumé

Le document demande si les anciens fichiers journaliers MetaStock peuvent être chargés directement dans pandas. Il décrit le format comme binaire et indique qu’il est associé à plusieurs types de fichiers, mais ne fournit aucune méthode de décodage ni aucun détail d’implémentation.

Selon la réponse retenue, les bibliothèques Python courantes ne peuvent pas lire directement cet ancien format ; les données doivent donc être converties en texte avant importation. Elle suggère d’obtenir les données auprès d’un fournisseur compatible avec Python comme solution plus simple. Il s’agit d’une réponse brève et datée, et non d’un guide technique : elle ne montre pas la conversion, ne compare pas les fournisseurs en détail et n’établit pas si des outils plus récents prennent en charge ce format.

Idées clés

  • Selon la réponse, les anciennes données MetaStock sont enregistrées dans un format binaire que les bibliothèques Python courantes ne peuvent pas lire directement.
  • La solution de contournement proposée consiste à convertir les fichiers en texte avant de les importer dans pandas.
  • La réponse suggère comme alternative un fournisseur de données doté d’une intégration Python.
  • Le document ne fournit aucun exemple de conversion ni aucune preuve au-delà de l’affirmation de l’auteur de la réponse.

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Texte intégral
# 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.

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.