Đọc dữ liệu MetaStock cũ bằng Python

Tóm tắt

Tài liệu đặt câu hỏi liệu có thể tải trực tiếp các tệp dữ liệu cuối ngày MetaStock cũ vào pandas hay không. Tài liệu mô tả định dạng này là nhị phân và cho biết nó gắn với một số loại tệp, nhưng không đưa ra quy trình giải mã hay chi tiết triển khai.

Câu trả lời được chấp nhận cho biết các thư viện Python phổ biến không thể đọc trực tiếp định dạng cũ này, nên cần chuyển dữ liệu thành văn bản trước khi nhập. Câu trả lời gợi ý lấy dữ liệu từ nhà cung cấp hỗ trợ Python như một giải pháp thay thế đơn giản hơn. Đây là câu trả lời ngắn, đã cũ, chứ không phải hướng dẫn kỹ thuật: câu trả lời không minh họa cách chuyển đổi, không so sánh chi tiết các nhà cung cấp và không xác định liệu công cụ mới hơn có hỗ trợ định dạng này hay không.

Ý chính

• Theo câu trả lời, dữ liệu MetaStock cũ được lưu ở định dạng nhị phân mà các thư viện Python phổ biến không thể đọc trực tiếp.
• Giải pháp được đề xuất là chuyển đổi tệp sang văn bản trước khi nhập vào pandas.
• Câu trả lời gợi ý dùng nhà cung cấp dữ liệu có tích hợp Python làm phương án thay thế.
• Tài liệu không đưa ra ví dụ chuyển đổi hay bằng chứng nào ngoài khẳng định của người trả lời.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.