我试图制作一个简单的图形用户界面,从阿尔法华帝收集几组历史股票数据。我得到这个错误:
File "d:\GIT\StockAI\main.py", line 34, in run
data = ts.get_daily(symbol=stock, outputsize='full')
File "C:\Users\benlu\Anaconda3\lib\site-packages\alpha_vantage\alphavantage.py", line 178, in _format_wrapper
data = call_response[data_key]
KeyError: 'Time Series (Daily)'
我不完全确定这意味着什么,我在谷歌上搜索这个问题时遇到了一些麻烦。我想我错过了一些很简单的东西。此外,如果重要的话,输出格式设置为pandas。以下是(希望如此)所有相关代码:
stockList = ["AAPL", "AMZN", "GOOG", "GOOGL", "MSFT", "JPM", "JNJ", "BA"]
for stock in stockList:
data = ts.get_daily(symbol=stock, outputsize='full')
data[0].to_csv(stock + '.csv')
它似乎相当随机地工作;它会收集一些. csv文件,然后似乎随机地停止...有人能帮我发送吗?我将非常感激!
根据我的经验,当超过自由层限制时,就会发生这种情况。每分钟只能调用API 5次。这个错误很容易引起误解,但它与自由层有关。
要解决这个问题,您只需在5次调用后添加一个超时,或者获取premium API。
来自网站支持页面的信息:
API服务是否有使用/频率限制?
我们自豪地为我们的全球用户社区提供免费API服务,并建议您节省API请求(每分钟最多5个API请求,每天500个请求),以实现最佳服务器端性能。如果您希望以更大的API调用量为目标,请访问premium会员。
注意:如果您是学生或教育工作者,您的学校可能已经与Alpha Vantage建立了数据合作关系。如果没有,请联系学校/图书馆管理员partnerships@alphavantage.co为教育机构制定特别合作计划。
我将我的数据存储在卡珊德拉·NoSQL数据库中,模式如下: 然后我使用。我希望数据是按时间序列排列的,第一天确实如此,但今天情况发生了变化。 我认为数据库忽略了日期,而只关心时间。 知道怎么解决这个问题吗?
主要内容:创建时间戳,创建时间范围,更改时间频率,转化为时间戳,频率和周期转换,时间周期计算,创建时间周期,时间序列转换,创建日期范围,更改日频率,工作日时间顾名思义,时间序列(time series),就是由时间构成的序列,它指的是在一定时间内按照时间顺序测量的某个变量的取值序列,比如一天内的温度会随时间而发生变化,或者股票的价格会随着时间不断的波动,这里用到的一系列时间,就可以看做时间序列。时间序列包含三种应用场景,分别是: 特定的时刻(timestamp),也就是时间戳; 固定的日期(pe
主要内容:什么是JFreeChart 时间序列图,JFreeChart 时间序列图的示例什么是JFreeChart 时间序列图 时间序列图表表示以相等的时间间隔变化的数字数据序列。 下图显示了 JFreeChart 库中包含的时间序列图表的一些演示版本: JFreeChart 时间序列图的示例 让我们考虑以下时间序列图表的示例数据。 日期 列1 列2 2017-01-01 50 40 2017-01-02 40 35 2017-01-03 45 26 2017-01-04 30 45
我有一个时间序列,列出了几个月交易历史中期货合约的成交价格数据。我希望有一个图表(折线图),显示时间序列中最近4周内每周滴答数据的交易历史(该序列不断更新) X轴将显示周一至周五的日期,图表上任何时候都会有4条单独的线详细说明刻度数据。我已经设法做到这一点,使用一些代码,绘制最后一笔交易的每一天,但我需要的是滴答数据绘图,而不是仅仅一个数据点,每天为每一行。 这是一张Excel图表(!)在我试图用
早上好,我已经使用python大约一年半了,我发现自己面临着一个无法解决的基本问题。 我有一个简单的数据帧(df),不太大(大约12k行和10列),其中包括一列是“datetime64[ns]”格式,一列是“float64”,所有其他的都是“object”。我进行了调试,可以说错误来自datetime列。 当我将此df保存到Excel时,会收到以下消息: 文件“test.py”,第16行,在测试中
我有: 然后按以下方式重命名first value: 什么是问题?有人能解释一下吗?还是虫子?