使用 yfinance 快速获取多个股票代码的信息

Question

我正在尝试获取 S&P500 中所有股票的当前价格和市值，而我目前的做法非常慢，所以我想知道是否有什么可以改进它的方法，或者任何其他方法。这是我当前的方法，只是打印名称、市值和当前价格：

import yfinance as yf

#I am using a csv file with a list of all the tickers which I use to create a pandas dataframe and form a space seperated string of all of the tickers called all_symbols
#I have simplified the pandas dataframe to a list for the purpose of this question

ticker_list = ["A", "AL", "AAP", "AAPL", ... "ZBRA", "ZION", "ZTS"]
all_symbols  = " ".join(ticker_list)

tickers = yf.Tickers(all_symbols)

for ticker in ticker_list:
    price = tickers.tickers[ticker].info["currentPrice"]
    market_cap = tickers.tickers[ticker].info["marketCap"]
    print(ticker, market_cap, price)

这种方法目前非常慢，并且一次接收一个信息，因此无论如何都可以使其更快和/或批量获取股票信息。

我还尝试使用 yf.download 方法一次下载多个股票的信息，这速度更快，但我无法从中获取我想要的信息，因此是否可以使用 yf 获取市值和当前价格.下载方法？

虽然也有类似的问题，但它们似乎都使用了我使用的相同的一般思想，当股票数量很高时，这需要很长时间，我还没有找到任何比我当前的解决方案更快的解决方案，因此，任何建议都值得赞赏，即使是不使用 yfinance 的解决方案，只要它们能够获得实时数据而不会出现严重延迟。

Answer 1

您可以尝试另一个名为 yahooquery 的库。在我的试验中，时间从 34 秒减少到 0.4 秒。

from yahooquery import Ticker

ticker_list = ["A", "AL", "AAP", "AAPL", "ZBRA", "ZION", "ZTS"]
all_symbols = " ".join(ticker_list)
myInfo = Ticker(all_symbols)
myDict = myInfo.price

for ticker in ticker_list:
    ticker = str(ticker)
    longName = myDict[ticker]['longName']
    market_cap = myDict[ticker]['marketCap']
    price = myDict[ticker]['regularMarketPrice']
    print(ticker, longName, market_cap, price)

myDict{}字典里还有很多其他信息，查看一下。

Answer 2

您可能会发现，在离散线程中获取单个代码的值将为您带来更好的整体性能。这是一个例子：

import yfinance as yf
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def get_stats(ticker):
    info = yf.Tickers(ticker).tickers[ticker].info
    print(f"{ticker} {info['currentPrice']} {info['marketCap']}")

ticker_list = ['AAPL', 'ORCL', 'PREM.L', 'UKOG.L', 'KOD.L', 'TOM.L', 'VELA.L', 'MSFT', 'AMZN', 'GOOG']

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.map(get_stats, ticker_list)

输出：

VELA.L 0.035 6004320
UKOG.L 0.1139 18496450
PREM.L 0.461 89516976
ORCL 76.755 204970377216
MSFT 294.8669 2210578825216
TOM.L 0.604 10558403
KOD.L 0.3 47496900
AMZN 3152.02 1603886514176
AAPL 171.425 2797553057792
GOOG 2698.05 1784584732672