Metadata-Version: 2.1
Name: aiomoex
Version: 1.0.1
Summary: Asyncio MOEX ISS API
Home-page: https://wlm1ke.github.io/aiomoex/
Author: Mikhail Korotkov aka WLMike
Author-email: wlmike@gmail.com
License: http://unlicense.org
Project-URL: Source, https://github.com/WLM1ke/aiomoex
Keywords: asyncio moex iss
Platform: UNKNOWN
Classifier: Development Status :: 5 - Production/Stable
Classifier: Environment :: Other Environment
Classifier: Framework :: AsyncIO
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: License :: Public Domain
Classifier: Natural Language :: Russian
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Programming Language :: Python
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.7
Classifier: Programming Language :: Python :: Implementation :: CPython
Classifier: Topic :: Utilities
Requires-Python: >=3.6
Description-Content-Type: text/x-rst
Requires-Dist: aiohttp

Asyncio MOEX ISS API
====================
.. image:: https://travis-ci.org/WLM1ke/aiomoex.svg?branch=master
    :target: https://travis-ci.org/WLM1ke/aiomoex
.. image:: https://api.codacy.com/project/badge/Coverage/363c10e1d85b404882326cf62b78f25c
    :target: https://www.codacy.com/app/wlmike/aiomoex?utm_source=github.com&amp;utm_medium=referral&amp;utm_content=WLM1ke/aiomoex&amp;utm_campaign=Badge_Coverage
.. image:: https://api.codacy.com/project/badge/Grade/363c10e1d85b404882326cf62b78f25c
    :target: https://www.codacy.com/app/wlmike/aiomoex?utm_source=github.com&amp;utm_medium=referral&amp;utm_content=WLM1ke/aiomoex&amp;utm_campaign=Badge_Grade
.. image:: https://badge.fury.io/py/aiomoex.svg
    :target: https://badge.fury.io/py/aiomoex

Реализация на основе asyncio части  запросов к `MOEX Informational & Statistical Server <https://www.moex.com/a2193>`_.

Основные возможности
--------------------
Реализовано несколько функций-запросов информации о торгуемых акциях и их исторических котировках, результаты которых
напрямую конвертируются в pandas.DataFrame.

Работа функций базируется на универсальном клиенте, позволяющем осуществлять произвольные запросы к MOEX ISS, поэтому
перечень доступных функций-запросов может быть легко расширен. При необходимости добавления функций воспользуйтесь
`Issues <https://github.com/WLM1ke/aiomoex/issues>`_ на GitHub с указанием ссылки на описание запроса:

* Полный перечень возможных `запросов <https://iss.moex.com/iss/reference/>`_ к MOEX ISS
* Официальное `Руководство разработчика <https://fs.moex.com/files/6523>`_ с дополнительной информацией

Почему asyncio?
---------------
На многие запросы MOEX ISS выдает данные порциями по 100 элементов, и для получения всей информации требуются
дополнительные обращения к серверу для загрузки данных не с начальной позиции. В результате для выгрузки котировок
всех акций во всех режимах может потребоваться несколько десятков тысяч обращений к серверу.

Результаты маленького тестирования загрузки исторических котировок в режиме TQBR для 35 и 277 (всех торгуемых) акций с
помощью синхронных запросов:

============== ============ ============
 Вид запросов   35 акций     277 акций
============== ============ ============
 asyncio        12.6 сек     40.6 сек
 Синхронные     210.4 сек    1436.9 сек
 Ускорение      16.7 раз     35.4 раза
============== ============ ============

Начало работы
=============
Установка
---------

.. code-block:: Bash

   $ pip install aiomoex

Пример использования реализованных запросов
-------------------------------------------
История котировок SNGSP в режиме TQBR::

   import asyncio

   import aiomoex
   import pandas as pd


   async def main():
       async with aiomoex.ISSClientSession():
           data = await aiomoex.get_board_history('SNGSP')
           df = pd.DataFrame(data)
           df.set_index('TRADEDATE', inplace=True)
           print(df.head(), '\n')
           print(df.tail(), '\n')
           df.info()


   asyncio.run(main())

.. code-block::

               CLOSE    VOLUME
   TRADEDATE
   2014-06-09  27.48  12674200
   2014-06-10  27.55  14035900
   2014-06-11  28.15  27208800
   2014-06-16  28.27  68059900
   2014-06-17  28.20  22101600

                CLOSE    VOLUME
   TRADEDATE
   2018-11-16  37.860   9660800
   2018-11-19  37.315  28765600
   2018-11-20  36.790  19853500
   2018-11-21  36.930  14583000
   2018-11-22  37.480   9656600

   <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
   Index: 1125 entries, 2014-06-09 to 2018-11-22
   Data columns (total 2 columns):
   CLOSE     1125 non-null float64
   VOLUME    1125 non-null int64
   dtypes: float64(1), int64(1)
   memory usage: 26.4+ KB

Пример реализации запроса с помощью клиента
-------------------------------------------
Перечень акций, торгующихся в режиме TQBR (`описание запроса <https://iss.moex.com/iss/reference/32>`_)::

   import asyncio

   import aiomoex
   import pandas as pd


   async def main():
       request_url = ('https://iss.moex.com/iss/engines/stock/'
                      'markets/shares/boards/TQBR/securities.json')
       arguments = {'securities.columns': ('SECID,'
                                           'REGNUMBER,'
                                           'LOTSIZE,'
                                           'SHORTNAME')}
       iss = aiomoex.ISSClient(request_url, arguments)
       iss.start_session()
       data = await iss.get()
       df = pd.DataFrame(data['securities'])
       df.set_index('SECID', inplace=True)
       print(df.head(), '\n')
       print(df.tail(), '\n')
       df.info()
       await iss.close_session()


   asyncio.run(main())

.. code-block::

          LOTSIZE     REGNUMBER   SHORTNAME
   SECID
   ABRD        10  1-02-12500-A  АбрауДюрсо
   AFKS       100  1-05-01669-A  Система ао
   AFLT        10  1-01-00010-A    Аэрофлот
   AGRO         1          None    AGRO-гдр
   AKRN         1  1-03-00207-A       Акрон

          LOTSIZE     REGNUMBER  SHORTNAME
   SECID
   YRSBP      100  2-01-50099-A  ТНСэнЯр-п
   ZILL         1  1-02-00036-A     ЗИЛ ао
   ZMZN        10  1-01-00230-A     ЗМЗ-ао
   ZMZNP      100  2-01-00230-A     ЗМЗ-ап
   ZVEZ      1000  1-01-00169-D  ЗВЕЗДА ао

   <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
   Index: 277 entries, ABRD to ZVEZ
   Data columns (total 3 columns):
   LOTSIZE      277 non-null int64
   REGNUMBER    268 non-null object
   SHORTNAME    277 non-null object
   dtypes: int64(1), object(2)
   memory usage: 8.7+ KB


