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पुराने MetaStock डेटा को Python में पढ़ना

लेख Quant Q&A · लेखक: curious
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सारांश

दस्तावेज़ पूछता है कि क्या पुराने MetaStock दिन-अंत फ़ाइलों को सीधे pandas में लोड किया जा सकता है। यह फ़ॉर्मैट को बाइनरी बताता है और नोट करता है कि यह कई फ़ाइल प्रकारों से जुड़ा है, लेकिन डिकोड करने की प्रक्रिया या कार्यान्वयन विवरण नहीं देता।

स्वीकृत उत्तर कहता है कि सामान्य Python लाइब्रेरी इस पुराने फ़ॉर्मैट को सीधे नहीं पढ़ सकतीं, इसलिए डेटा आयात से पहले उसे टेक्स्ट में बदलना होगा। यह आसान विकल्प के रूप में Python-अनुकूल प्रदाता से डेटा लेने का सुझाव देता है। यह संक्षिप्त, पुराना उत्तर है, तकनीकी मार्गदर्शिका नहीं: इसमें रूपांतरण का प्रदर्शन नहीं, प्रदाताओं की विस्तृत तुलना नहीं और न ही यह स्थापित किया गया है कि बाद के टूल फ़ॉर्मैट का समर्थन करते हैं या नहीं।

मुख्य विचार

  • उत्तर के अनुसार, पुराना MetaStock डेटा बाइनरी फ़ॉर्मैट में है जिसे सामान्य Python लाइब्रेरी सीधे नहीं पढ़ सकतीं।
  • प्रस्तावित उपाय है कि pandas में आयात करने से पहले फ़ाइलों को टेक्स्ट में बदलें।
  • उत्तर विकल्प के तौर पर Python एकीकरण वाले डेटा प्रदाता का सुझाव देता है।
  • दस्तावेज़ रूपांतरण का उदाहरण या उत्तरदाता के दावे से आगे कोई प्रमाण नहीं देता।

टैग

बहु-एसेटसांख्यिकी
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# 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.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।