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旧式MetaStockデータをPythonで読み込む方法

記事 Quant Q&A · 著者: curious
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サマリー

旧式のMetaStock日次ファイルをpandasに直接読み込めるかを扱います。この形式はバイナリで、複数のファイルタイプに関連付けられていますが、デコード手順や実装の詳細は示されていません。

採用された回答によると、一般的なPythonライブラリではこの旧式形式を直接読み込めないため、取り込む前にデータをテキストへ変換する必要があります。より簡単な代替手段として、Pythonで扱いやすいデータプロバイダーからデータを取得する方法も提案しています。これは簡潔で時点の古い回答であり、技術ガイドではありません。変換例やプロバイダーの詳細な比較はなく、後年のツールがこの形式に対応しているかも確認されていません。

主なアイデア

  • 回答によると、旧式のMetaStockデータはバイナリ形式で保存され、一般的なPythonライブラリでは直接読み込めません。
  • 提案されている回避策は、pandasに取り込む前にファイルをテキストへ変換することです。
  • 代替案として、Python連携に対応したデータプロバイダーの利用が提案されています。
  • この文書には変換例がなく、回答者の主張以外の根拠も示されていません。

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マルチアセット統計
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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.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。