Accès aux données Reuters en Python
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18-09-2019 - |
Question
Je suis en train de télécharger avec succès en direct des prix du marché Bloomberg, ainsi que des séries historiques, en utilisant l'API COM du service et win32com. Quelqu'un at-il une expérience faire de même pour Reuters en direct et des données historiques en Python?
Je sais que les flux en direct sont disponibles pour les deux services dans Excel, donc Reuters doit également avoir une API que je peux accéder. Le seul problème est alors que le soutien Bloomberg est excellent et décrit son API en profondeur, pour ce type de requête Reuters n'a pas été en mesure de revenir à moi pendant 2 mois! Au lieu de cela continuer à essayer de me vendre leur service d'abonnement e-mail qui n'est pas ce que je dois !!
tempêter Quoi qu'il en soit sur une aide très appréciée.
La solution
Mise à jour en 2018:
Thomson Reuters propose désormais l'API de données Eikon avec un package Python. S'il vous plaît noter que vous avez besoin d'une licence de bureau pour accéder à l'API. Vous trouverez les informations / documentation sur le Developer Portal .
** Avertissement: Je suis actuellement employé par Thomson Reuters
Autres conseils
Consultez http://devcartel.com ils ont PyRFA -. API de données de marché Reuters pour Python
J'ai une certaine expérience avec leurs API.
Reuters ont aussi complet dans leur documentation site Zone client. Plus d'infos sur leurs API peuvent être trouvées. Ils ont leurs API disponibles en Java, C ++ et COM. Donc, je crois qu'il ya beaucoup de possibilités pour le code Python pour Interop avec ces derniers.
Jetez un oeil à SFC C ++ Temps d'abonnement Série
Reuters semble payer pour leurs flux de données financières, voici une page aperçu de leurs offres:
Il y a une API (SOAP), il est prévu dans le cadre du Thomson Reuters Dataworks Enterprise (ex Datastream) abonnement. Bien qu'il soit pas libre et il ne vient pas avec Thomson Reuters Eikon -. Vous devrez payer un peu plus pour la licence de diffusion en continu des données / stockage Si vous avez cet abonnement, puis pydatastream ( https://github.com/vfilimonov/pydatastream ) vous permettra d'obtenir les données directement à python au format pandas.DataFrame (multi-plateforme).