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使用 Alpha Vantage 文档，我可以获取在 NSE（印度国家证券交易所）上市的股票数据，如下所示 https://www.alphavantage.co/query?function=EMA&symbol=NSE:TCS&interval=weekly&time_period=10&series_type=open&apikey=演示

但我无法选择相同的选项

有没有办法从 alpha vantage 获取股票/指数期权的数据？

我无法找到不同符号和交易所的文档，但我发现 TSE 或 TSE 作为加拿大交易所的后缀。我只是想知道如何检索以下证券的价格：https : //web.tmxmoney.com/quote.php ? qm_symbol=AW.UN？

我尝试了多种变体：

https://www.alphavantage.co/query?
function=TIME_SERIES_DAILY
&symbol=TSX:AW.UN
&apikey=MYKEY

编码期间 - 没有用。

https://www.alphavantage.co/query?
function=TIME_SERIES_DAILY
&symbol=TSX:AW%2EUN
&apikey=MYKEY

移动后缀 - 没有用

https://www.alphavantage.co/query?
function=TIME_SERIES_DAILY
&symbol=TSX:UN:AW
&apikey=MYKEY

我使用以下代码下载并绘制 AAPL 每日股票价格：

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
import matplotlib.pyplot as plt

ts = TimeSeries(key='YOUR_API_KEY', output_format='pandas')

data, meta_data = ts.get_daily(symbol='AAPL', outputsize='full')
plt.figure(figsize=(10,6))

data['3. low'].plot()
plt.grid(linestyle='-', linewidth=2)
plt.title('AAPL stock price daily')
plt.savefig('sample.png')
plt.show()

这是我得到的情节：

显然，2015年的这次降价看起来不太对劲。而且 AAPL 从来没有这么贵过。此外，该数据与其他股票价格来源（例如谷歌）相矛盾。

我是否滥用 API？这是一个错误吗？

我在 SO 上查找了其他相关主题，只发现了类似的问题，但没有什么可以帮助我。

我正在查询 AlphaVantage 的股票数据。我收到了数据并进行了解码，但由于格式问题，目前无法转换为 pandas 数据帧。响应的形式如下：

{
    "Meta Data": {
        "1. Information": "Daily Prices (open, high, low, close) and Volumes",
        "2. Symbol": "AAPL",
        "3. Last Refreshed": "2021-04-26",
        "4. Output Size": "Full size",
        "5. Time Zone": "US/Eastern"
    },
    "Time Series (Daily)": {
        "2021-04-26": {
            "1. open": "134.8300",
            "2. high": "135.0600",
            "3. low": "133.5600",
            "4. close": "134.7200",
            "5. volume": "66905069"
        },
        "2021-04-23": {
            "1. open": "132.1600",
            "2. high": "135.1200",
            "3. low": "132.1600",
            "4. close": "134.3200",
            "5. volume": "78756779"
        },
        "2021-04-22": …

我只想购买 NSE 股票。我用来获取带有 python 符号的多个股票报价。

代码：

from nsetools import Nse

nse = Nse()

def get_current(stock):
    return nse.get_quote(stock)

for i in stocks:
        data = get_current(i)

这没有帮助。请帮忙