Question

请问您如何从彭博社获取盘中1分钟数据？我要出价并要求将5个期货保存为数据框。

谢谢。

Answer 1

我相信您正在寻找盘中的1分钟内数据，开盘价，最高价，最低价，收盘价等。您将需要使用IntradayBarRequest // blp / refdata服务。

修订后的答案：

发送两个IntradayBarRequest，一个用于BID，另一个用于ASK事件类型，间隔= 1分钟到// blp / refdata服务。从响应消息中的每个数据点提取“打开”元素。

IntradayBarRequest = {
    security = "IBM UN Equity"
    eventType = BID
    startDateTime = 2019-02-13T00:00:00.000
    endDateTime = 2019-02-14T23:59:59.000
    interval = 1
    gapFillInitialBar = false
    adjustmentNormal = false
    adjustmentAbnormal = false
    adjustmentSplit = false
    adjustmentFollowDPDF = false
}

样本数据点：

barTickData = {
    time = 2019-02-13T14:30:00.000
    open = 136.45
    high = 136.87
    low = 136.25
    close = 136.76
    volume = 91
    numEvents = 45
    value = 12424.061
}

请参阅SDK中的IntradayBarExample代码示例。

Answer 2

丹，如果您希望与Pandas合作，我建议您使用TIA：https://github.com/bpsmith/tia

您提到您正在使用Python3。目前，TIA仅与Python 2兼容，但是这里https://github.com/bpsmith/tia/issues/11具有Python 3转换。我最近一直在使用它，这非常好。一个例子：

from tia.bbg import LocalTerminal
import tia.bbg.datamgr as dm
import datetime

sid = 'IBM US EQUITY'
event = 'TRADE'
dt = pd.datetools.BDay(-1).apply(pd.datetime.now())
start = pd.datetime.combine(dt, datetime.time(13, 30))
end = pd.datetime.combine(dt, datetime.time(21, 30))
f = LocalTerminal.get_intraday_bar(sid, event, start, end, 
interval=60).as_frame()
f.head(1)

      close     high    low   numEvents   open      time                value   volume
0   162.2500    162.70  161.51  4005    162.4900    2015-02-24 14:30:00  110345672  680888

上面的github链接也包含大量示例。

Answer 3

您可以使用xbbg：

In [1]: from xbbg import blp

In [2]: blp.bdib(ticker='SPY US Equity', dt='2019-01-17').tail()
Out[2]:
ticker                    SPY US Equity
field                              open   high    low  close   volume num_trds
time
2019-01-17 15:57:00-05:00        262.82 262.92 262.70 262.88   644947     2744
2019-01-17 15:58:00-05:00        262.87 262.89 262.77 262.86   713451     3152
2019-01-17 15:59:00-05:00        262.87 263.05 262.74 263.00  2248033     5616
2019-01-17 16:09:00-05:00        262.96 262.96 262.96 262.96        0        1
2019-01-17 16:15:00-05:00        262.96 262.96 262.96 262.96        0        1

您如何下载彭博盘中数据

3 个答案: