OpenBB实战！轻松获取海外市场数据

你有没有这样的经历？常常看到一些外文的论文或者博文，研究方法很好，结论也很吸引人，忍不住就想复现一下。

但是，这些文章用的数据往往都是海外市场的。我们怎么才能获得免费的海外市场数据呢？

之前有 yfinance，但是从 2021 年 11 月起，就对内陆地区不再提供服务了。我们今天就介绍这样一个工具，OpenBB。它提供了一个数据标准，通过它可以聚合许多免费和付费的数据源。

在海外市场上，Bloomberg 毫无疑问是数据供应商的老大，产品和服务包括财经新闻、市场数据、分析工具，在全球金融市场中具有极高的影响力，是许多金融机构、交易员、分析师和决策者不可或缺的信息来源。不过 Bloomberg 的数据也是真的贵。如果我们只是个人研究，或者偶尔使用一下海外数据，显然，还得寻找更有性价比的数据源。

于是，OpenBB 就这样杀入了市场。从这名字看，它就是一个 Open Source 的 Bloomberg。

OpenBB 有点纠结。一方面，它是开源的，另一方面，它又有自己的收费服务。当然，在金融领域做纯开源其实也没有什么意义，指着人家免费，自己白嫖赚钱，这事也说不过去。大家都是冲着赚钱来的，付费服务不寒碜人。

Info

感谢这些开源的产品，让所有人都有机会，From Zero To Hero! 金融一向被视为高端游戏，主要依赖性和血液来传播。开源撕开了一条口子，让普通人也能窥见幕后的戏法。
如果使用过 OpenBB，而它也确实达成了它的承诺，建议你前往 Github，为它点一个赞。
开源项目不需要我们用金钱来支持，但如果我们都不愿意给它一个免费的拥抱，最后大家就只能使用付费产品了。

安装 openbb

通过以下命令安装 openbb:

pip install openbb[all]

Tip

openbb 要求的 Python 版本是 3.11 以上。你最好单独为它创建一个虚拟环境。

安装后，我们有多种方式可以使用它。

使用命令行

安装后，我们可以在命令行下启动 openbb。

然后就可以按照提示，输入命令。比如，如果我们要获得行情数据，就可以一路输入命令 equity > price, 再输入 historical --symbol LUV --start_date '2024-01-01' --end_date '2024-08-01'，就可以得到这支股票的行情数据。

openbb 会在此时弹出一个窗口，以表格的形式展示行情数据，并且允许你在此导出数据。

效果有点出人意料，哈哈。

比较有趣的是，他们把命令设计成为 unix 路径的模式。所以，在执行完刚才的命令之后，我们可以输入以根目录为起点的其它命令，比如：

/economy/gdp

我们就可以查询全球 GDP 数据。

使用 Python

我们通过 notebook 来演示一下它的使用。

from openbb import obb

obb

这个 obb 对象，就是我们使用 openbb 的入口。当我们直接在单元格中输入 obb 时，就会提示我们它的属性和方法：

在这里，openbb 保持了接口的一致性。我们看到的内容和在 cli 中看到的差不多。

现在，我们演示一些具体的功能。首先，通过名字来查找股票代码：

from openbb import obb

obb.equity.search("JPMorgan", provider="nasdaq").to_df().head(3)

输出结果为：

作为一个外国人，表示要搞清楚股票代码与数据提供商的关系，有点困难。不过，如果是每天都研究它，花点时间也是应该的。

我们从刚才的结果中，得知小摩（我常常记不清 JPMorgan 是大摩还是小摩。但实际上很好记。一个叫摩根士丹利，另一个叫摩根大通。大通是小摩）的股票代码是 AMJB（名字是 JPMorgan Chase 的那一个），于是我们想查一下它的历史行情数据。如果能顺利取得它的行情数据，我们的教程就可以结束了。

但是，当我们调用以下代码时：

obb.equity.price.historical("AMJB")

出错了！提示 No result found.

使用免费、但需要注册的数据源

真实原因是 OpenBB 中，只有一个开箱即用的免费数据源 -- CBOE，但免费的 CBOE 数据源里没有这个股票。我们要选择另外一个数据源，比如 FMP。但是，需要先注册 FMP 账号（免费），再将 FMP 账号的 API key 添加到 OpenBB hub 中。

FMP 是 Financial Modeling Prep (FMP) 数据提供商，它提供免费（每限 250 次调用）和收费服务，数据涵盖非常广泛，包括了美国股市、加密货币、外汇和详细的公司财务数据。免费数据可以回调 5 年的历史数据。

Tip

OpenBB 支持许多数据源。这些数据源往往都提供了一些免费使用次数。通过 OpenBB 的聚合，你就可以免费使用尽可能多的数据。

注册 FMP 只需要有一个邮箱即可，所以，如果 250 次不够用，看起来也很容易加量。注册完成后，就可以在 dashboard 中看到你的 API key:

然后注册 Openbb Hub 账号，将这个 API key 添加到 OpenBB hub 中。

现在，我们将数据源改为 FMP，再运行刚才的代码，就可以得到我们想要的结果了。

obb.equity.price.historical("AMJB", provider="fmp").to_df().tail()

我们将得到如下结果：

换一支股票，apple 的，我们也是先通过 search 命令，拿到它的代码'AAPL'（我常常记作 APPL），再代入上面的代码，也能拿到数据了。

需要做一点基本面研究，比如，想知道 apple 历年的现金流数据？

obb.equity.fundamental.cash("AAPL", provider='fmp').to_df().tail()

任何时候，交易日历、复权信息和成份股列表都是回测中不可或缺的（在 A 股，还必须有 ST 列表和涨跌停历史价格）。我们来看看如何获取股标列表和成份股列表：

# 获取所有股票列表
all_companies = obb.equity.search("", provider="sec")

print(len(all_companies.results))
print(all_companies.to_df().head(10))

# 获取指数列表
indices = obb.index.available(provider="fmp").to_df()
print(indices)

# 获取指数成份股，DOWJONES, NASDAQ, SP500（无权限）
obb.index.constituents("dowjones", provider='fmp').to_df()

好了。尝试一个新的库很花时间。而且往往只有花过时间之后，你才能决定是否要继续使用它。如果最终不想使用它，那么前面的探索时间就白花了。

于是，我们就构建了一个计算环境，在其中安装了 OpenBB，并且注册了免费使用的 fmp 数据源，提供了示例 notebook，供大家练习 openbb。

这个环境是免费提供给大家使用的。如果你也想免安装立即试试 OpenBB，那么就进群看公告，领取登陆地址吧！