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Python에서 구형 MetaStock 데이터 읽기

기사 Quant Q&A · 저자: curious
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요약

이 문서는 구형 MetaStock 일별 파일을 pandas에서 바로 불러올 수 있는지 묻습니다. 형식은 바이너리이며 여러 파일 유형과 관련되어 있다고 설명하지만, 디코딩 절차나 구현 세부 사항은 제시하지 않습니다.

채택된 답변에 따르면 일반적인 Python 라이브러리는 이 구형 형식을 직접 읽지 못하므로, 가져오기 전에 데이터를 텍스트로 변환해야 합니다. 더 간단한 대안으로 Python을 지원하는 데이터 제공 업체에서 데이터를 받는 방법을 제안합니다. 이 내용은 기술 가이드가 아니라 짧고 오래된 답변입니다. 변환 과정을 보여주거나 제공 업체를 자세히 비교하지 않으며, 이후 도구가 이 형식을 지원하는지도 확인하지 않습니다.

핵심 아이디어

  • 답변에 따르면 구형 MetaStock 데이터는 일반적인 Python 라이브러리가 직접 읽지 못하는 바이너리 형식으로 저장됩니다.
  • 제안된 해결 방법은 pandas로 가져오기 전에 파일을 텍스트로 변환하는 것입니다.
  • 답변은 대안으로 Python 연동을 제공하는 데이터 제공 업체를 이용하라고 제안합니다.
  • 문서에는 변환 예시가 없으며 답변자의 주장 외에 근거도 없습니다.

태그

멀티에셋통계
전문
# 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.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.