Eikon Data API 提供了便捷的金融資料擷取方式，讓開發者能以程式化方式取得金融市場資訊。本文將著重於如何使用 Python 的 Eikon 包進行時間序列資料的擷取與分析，涵蓋 API 金鑰設定、資料擷取、資料結構解析以及視覺化呈現等導向。透過實際案例，示範如何運用 Eikon Data API 有效地取得和應用金融資料，滿足金融市場分析的需求。
安裝 Eikon 包
如果您有 Refinitiv Eikon 資料服務的訂閱，您可以透過 pip 安裝 eikon 包：
pip install eikon
使用 Eikon Data API
要使用 Eikon Data API，需要設定 Eikon app_key。您可以透過 App Key Generator (APPKEY) 應用程式在 Eikon 或 Workspace 中取得 app_key：
import eikon as ek
ek.set_app_key(config['eikon']['app_key'])
Eikon 包的功能
Eikon 包提供了多種功能，包括：
data_grid: 用於存取資料網格eikonError: 用於處理 Eikon 錯誤json_requests: 用於傳送 JSON 請求news_request: 用於存取新聞資料
示例程式碼
以下是使用 Eikon Data API 的示例程式碼：
import eikon as ek
# 設定 Eikon app_key
ek.set_app_key(config['eikon']['app_key'])
# 存取資料網格
data = ek.data_grid('RIC', 'EUR=')
# 列印資料
print(data)
這段程式碼設定了 Eikon app_key，然後存取了 EUR= 的資料網格，最後列印預出了資料。
金融資料串流技術概覽
在金融領域中，實時資料的處理和分析至關重要。為了滿足這一需求，各種金融資料串流技術和框架被開發出來。其中，Eikon Data API是一個重要的工具，提供了對金融資料的存取和處理能力。
串流會話（Streaming Session）
串流會話是金融資料串流技術中的核心概念。它允許使用者建立一個持續的連線，以接收和處理實時資料。這個過程通常涉及到資料的訂閱、接收和處理。在Eikon Data API中，streaming_session包提供了實作串流會話的功能。
符號學（Symbology）
符號學是金融資料中用於識別和表示金融工具的方法。它涉及到使用特定的符號或程式碼來代表不同的股票、債券、期貨等金融工具。在金融資料串流中，符號學發揮著重要作用，因為它使得資料的識別和匹配成為可能。
時間序列（Time Series）
時間序列是指按時間順序排列的資料序列。在金融領域中，時間序列資料非常常見，例如股票價格、交易量等。對時間序列資料的分析可以幫助投資者和金融分析師瞭解市場趨勢和模式。
工具（Tools）
金融資料串流技術提供了多種工具來支援資料的處理和分析。這些工具包括資料儲存、資料轉換、資料視覺化等。在Eikon Data API中，tools模組提供了各種工具來支援金融資料的處理和分析。
子模組（Submodules）
Eikon Data API中還包括了多個子模組，例如cache、desktop_session、istream_callback等。這些子模組提供了更加具體和詳細的功能，例如資料快取、桌面會話管理、資料流回呼等。
專案串流（Item Stream）
專案串流是指按照特定的專案或欄位排列的資料串流。在金融資料串流中，專案串流可以用於實時監視和分析特定的金融工具或市場指標。
會話（Session）
會話是金融資料串流技術中的另一個重要概念。它代表了一個使用者與金融資料串流服務之間的連線。會話可以用於管理使用者的資料訂閱和接收。
串流連線（Stream Connection）
串流連線是指用於建立金融資料串流的連線。這個連線可以用於實時接收和處理金融資料。
串流價格（Streaming Price）
串流價格是指實時的金融工具價格。在金融資料串流中，串流價格可以用於實時監視和分析市場趨勢和模式。
串流價格回撥（Streaming Price Callback）
串流價格回撥是指當金融工具的價格發生變化時觸發的回撥函式。在金融資料串流中，串流價格回撥可以用於實時處理和分析價格變化。
透過對這些概念和技術的理解和應用，金融資料串流技術可以為投資者和金融分析師提供強大的工具，幫助他們更好地理解和分析金融市場。
歷史金融時間序列資料的擷取
使用 eikon 套件來擷取歷史金融時間序列資料是一個簡單的過程。以下是如何使用 eikon 的 get_timeseries 函式來擷取特定股票的日間資料：
import eikon as ek
# 設定 app_key
ek.set_app_key('YOUR_APP_KEY')
# 定義股票符號
symbols = ['AAPL.O', 'MSFT.O', 'GOOG.O']
# 定義時間範圍
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2020-05-01'
# 定義間隔
interval = 'daily'
# 定義欄位
fields = ['*']
# 擷取資料
data = ek.get_timeseries(symbols, start_date=start_date, end_date=end_date, interval=interval, fields=fields)
# 顯示資料的索引
print(data.keys())
資料索引
資料的索引是多層索引（MultiIndex），其中每一層代表著不同的股票符號和欄位。例如，('AAPL.O', 'HIGH') 代表著 Apple 的最高價格，('MSFT.O', 'CLOSE') 代表著 Microsoft 的收盤價格。
資料欄位
資料欄位包括：
HIGH: 最高價格CLOSE: 收盤價格LOW: 最低價格OPEN: 開盤價格COUNT: 交易量VOLUME: 交易量
範例使用
以下是如何使用擷取的資料來計算每隻股票的平均價格：
# 計算平均價格
average_price = data.mean(axis=1)
# 顯示平均價格
print(average_price)
這個範例使用 mean 函式來計算每隻股票的平均價格，然後顯示結果。
金融資料處理
在處理金融資料時，瞭解資料的結構和內容是非常重要的。以下是如何使用Python和相關函式庫來處理和分析金融資料的範例。
資料結構
金融資料通常包含多個欄位，例如開盤價（OPEN）、最高價（HIGH）、最低價（LOW）、收盤價（CLOSE）和成交量（VOLUME）。以下是如何存取這些欄位的範例：
import pandas as pd
# 假設data是一個包含金融資料的DataFrame
print(data['AAPL.O'].info())
這將輸出以下資訊：
DatetimeIndex: 84 entries, 2020-01-02 to 2020-05-01
Data columns (total 6 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 HIGH 84 non-null float64
1 CLOSE 84 non-null float64
2 LOW 84 non-null float64
3 OPEN 84 non-null float64
4 COUNT 84 non-null int64
5 VOLUME 84 non-null int64
資料型別
瞭解資料的型別也很重要。以下是如何檢查資料型別的範例：
print(type(data['AAPL.O']))
這將輸出資料的型別，例如pandas.core.frame.DataFrame。
資料選擇
選擇特定的資料欄位或時間範圍是金融資料分析的常見需求。以下是如何選擇特定的欄位和時間範圍的範例：
# 選擇特定的欄位
print(data['AAPL.O']['HIGH'])
# 選擇特定的時間範圍
print(data['AAPL.O'].loc['2020-01-02':'2020-01-31'])
資料視覺化
視覺化是金融資料分析的重要工具。以下是如何使用Matplotlib函式庫來視覺化金融資料的範例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 視覺化收盤價
data['AAPL.O']['CLOSE'].plot(figsize=(12,6))
plt.title('AAPL.O 收盤價')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('價格')
plt.show()
這將輸出一張收盤價的視覺化圖表。
金融資料分析：使用 Eikon Data API
取得金融資料
金融資料分析是投資和風險管理的基礎。Eikon Data API 提供了一個強大的工具來取得和分析金融資料。以下是使用 Eikon Data API 取得金融資料的步驟：
定義符號列表
首先，定義一個符號列表，例如股票程式碼或其他金融工具的程式碼。
取得資料
使用 Eikon Data API 的 get_timeseries() 函式來取得資料。這個函式需要以下引數：
symbols: 符號列表start_date: 啟始日期end_date: 結束日期interval: 時間間隔（例如日、分鐘等）
資料結構
get_timeseries() 函式傳回一個多索引 DataFrame 物件。每個級別的值都是正規的 DataFrame 物件。
資料概覽
使用 tail() 函式來檢視資料的最後幾行。這可以提供資料儲存在 DataFrame 物件中的概覽。
範例程式碼
以下是使用 Eikon Data API 取得金融資料的範例程式碼：
import pandas as pd
from eikon import Eikon
# 定義符號列表
symbols = ['AAPL.O']
# 定義啟始日期和結束日期
start_date = '2020-08-14'
end_date = '2020-08-15'
# 定義時間間隔
interval = 'minute'
# 取得資料
data = ek.get_timeseries(symbols, start_date, end_date, interval)
# 檢視資料的最後幾行
print(data.tail())
高階應用
Eikon Data API 還提供了其他高階功能，例如支援多個符號和不同時間間隔的資料。以下是使用 Eikon Data API 取得多個符號的分鐘級資料的範例程式碼：
import pandas as pd
from eikon import Eikon
# 定義符號列表
symbols = ['AAPL.O', 'GOOG.O']
# 定義啟始日期和結束日期
start_date = '2020-08-14'
end_date = '2020-08-15'
# 定義時間間隔
interval = 'minute'
# 取得資料
data = ek.get_timeseries(symbols, start_date, end_date, interval)
# 檢視資料的最後幾行
print(data.tail())
金融市場資料分析
在金融市場中，資料分析是一個至關重要的環節。透過對資料的分析，可以得出市場的趨勢、走勢和潛在的風險。以下是對金融市場資料進行分析的過程。
資料收集
首先，需要收集金融市場的資料。這些資料可以來自於各個交易所、金融機構或是資料提供商。收集到的資料包括股票、期貨、外匯等各個市場的資料。
import pandas as pd
# 收集資料
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
資料清洗
收集到的資料可能存在一些錯誤或是缺失的值。因此，需要對資料進行清洗，以確保資料的品質。
# 清洗資料
data.dropna(inplace=True)
資料分析
對清洗好的資料進行分析，可以使用各種統計方法和資料視覺化工具。例如，可以使用移動平均線、趨勢線等技術指標來分析資料。
# 分析資料
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data['CLOSE'])
plt.show()
資料視覺化
資料視覺化是指使用圖表、圖形等方式來展示資料。這可以幫助我們更好地理解資料的含義和趨勢。
# 資料視覺化
import seaborn as sns
sns.set()
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.lineplot(x=data.index, y=data['CLOSE'])
plt.title('收盤價走勢')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('收盤價')
plt.show()
案例分析
以下是對特定股票的資料進行分析的案例。
# 案例分析
import yfinance as yf
stock_data = yf.download('AAPL', start='2020-08-01', end='2020-08-31')
print(stock_data.head())
圖表翻譯：
此圖示為收盤價走勢圖，展示了特定股票在一定時間內的收盤價變化。圖中，x軸代表日期，y軸代表收盤價。透過此圖，可以看到股票的收盤價走勢和趨勢。
金融資料分析
金融資料分析是金融市場中的一個重要環節，透過對資料的分析，可以幫助投資者做出更好的投資決策。在本節中，我們將介紹如何使用 Python 進行金融資料分析。
資料來源
金融資料可以從各種來源獲得，例如雅虎財經（Yahoo Finance）、谷歌財經（Google Finance）等。這些平臺提供了大量的金融資料，包括股票價格、交易量、開盤價、收盤價等。
資料結構
金融資料通常以表格形式呈現，包括日期、開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量等欄位。例如：
| 日期 | 開盤價 | 最高價 | 最低價 | 收盤價 | 交易量 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2020-08-14 19:01:00 | 208.5500 | 208.6300 | 208.5083 | 208.5674 | 333 |
| 2020-08-14 19:02:00 | 208.5501 | 208.5750 | 208.3550 | 208.3600 | 513 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
資料分析
對金融資料進行分析，可以使用各種方法，例如移動平均線、趨勢分析、波動率分析等。移動平均線是最常用的分析方法之一，它可以幫助投資者判斷股票的趨勢。
Python 實作
使用 Python 進行金融資料分析，可以使用各種函式庫，例如 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。以下是一個簡單的例子：
import pandas as pd
# 載入資料
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 計算移動平均線
data['MA_5'] = data['收盤價'].rolling(window=5).mean()
data['MA_10'] = data['收盤價'].rolling(window=10).mean()
# 繪製圖表
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data['日期'], data['收盤價'], label='收盤價')
plt.plot(data['日期'], data['MA_5'], label='MA_5')
plt.plot(data['日期'], data['MA_10'], label='MA_10')
plt.legend()
plt.show()
這個例子中，我們使用 Pandas 載入資料，計算移動平均線，並使用 Matplotlib 繪製圖表。
金融時間序列資料的高效檢索
在金融市場中，時間序列資料的檢索和分析是至關重要的。使用 Eikon API 和 Python，我們可以輕鬆地檢索和分析大量的金融資料。以下是如何使用 Eikon API 的 get_timeseries() 函式來檢索特定時間間隔的資料的示例。
從商業價值與使用者經驗的雙重角度來看，Eikon Data API 提供了強大的金融資料擷取和分析能力，有效降低了金融資料分析的門檻。本文深入探討了 Eikon Data API 的安裝、使用、功能以及其在金融資料串流、歷史資料擷取、資料處理和視覺化等方面的應用。透過多維度的程式碼範例和案例分析，我們清晰地展示瞭如何利用 Eikon Data API 取得、清洗、分析和視覺化金融資料，包含時間序列資料、串流資料等，並涵蓋了資料結構、資料型別、資料選擇等關鍵概念。
然而，Eikon Data API 也存在一些限制。例如，資料擷取的頻率和數量可能受到 Refinitiv Eikon 訂閱方案的限制，同時，API 的使用也需要一定的程式設計能力。此外，在處理大量的金融資料時，效能最佳化也是一個需要考慮的因素。 對於追求高效能的專業使用者，深入理解 API 的底層機制和引數設定至關重要。
展望未來，隨著金融資料量的持續增長和分析需求的日益複雜，預計 Eikon Data API 將持續最佳化其功能和效能，例如提供更豐富的資料型別、更靈活的資料擷取方式以及更強大的分析工具。同時，結合機器學習和人工智慧技術，Eikon Data API 有望在金融市場預測、風險管理等領域發揮更大的作用。對於金融分析師和開發者而言，持續學習和掌握 Eikon Data API 的最新技術和應用，將有助於提升其在金融市場中的競爭力。玄貓認為，Eikon Data API 作為一個功能完善的金融資料平臺，值得金融專業人士深入學習和應用。
