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AlphaVantageは、多くの研究者、エンジニア、ビジネス専門家が使用する無料のストックAPIで、
データは株価、為替（FX）、仮想通貨の他にテクニカル指標、経済指標もある。
AlphaVantageは使いやすいのでプログラムを作成しやすいので利用する。
APIキーの取得方法
まずAlpha Vantageホーム画面（https://www.alphavantage.co/）にて「GET YOUR FREE API KEY TODAY」を開きます。
メールアドレスを登録し、必要事項を入力して送信するだけです。
そしたらメールアドレスにAPIキーが届きます。
実行コード
Alpha Vantage APIを使って指定された期間のUSD/JPY為替レートのデータを取得し、CSVファイルに書き出すPythonスクリプトを作成してみた。
指定された開始年月と終了年月の間の為替データを取得し、CSVファイルに書き出す設計とする。
関数設計は以下とする。
・為替データを取得する関数
・取得した為替データをCSVファイルに出力する関数
ライブラリはデータ解析でおなじみのPandasを使います。
Pandasは、データフレーム(DataFrame)などの独自のデータ構造が提供されており、様々な処理が可能です。
データフレームは2次元のラベル付きのデータ構造で、Pandasでは最も多く使われるデータ型になります。
import os
import pandas as pd
from alpha_vantage.foreignexchange import ForeignExchange
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
#fetch_fx_data関数は、指定された期間の為替レートデータを取得する関数です。Alpha VantageのAPIキーを設定し、ForeignExchangeオブジェクトを作成します。
#また、引数として与えられた日付文字列をdatetimeオブジェクトに変換します。
def fetch_fx_data(start_date, end_date):
# Alpha Vantage APIキーを設定
api_key = 'your_api_key'
fx = ForeignExchange(key=api_key)
start_date = datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d")
end_date = datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d")
#USD/JPYの為替レートデータをAlpha Vantage APIから取得し、指定された期間のデータだけを抽出しています。
# Get daily exchange rate data
fx_data, _ = fx.get_currency_exchange_daily("USD", "JPY", outputsize="full")
fx_data = {datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d"): float(data["4. close"]) for date, data in fx_data.items() if start_date <= datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d") <= end_date}
#取得した為替レートデータをpandasのDataFrameに変換し、日付でソートして返しています。
# Convert the dictionary to a DataFrame
fx_dataframe = pd.DataFrame.from_dict(fx_data, orient="index", columns=["Exchange Rate"])
fx_dataframe.index.name = "Date"
fx_dataframe.sort_index(ascending=True, inplace=True)
return fx_dataframe
#write_fx_data_to_csv関数は、指定された期間の為替レートデータをCSVファイルに書き出す関数です。まず、引数で指定された年月を元に、期間の開始日と終了日を計算します。
#次に、fetch_fx_data関数を使って為替レートデータを取得し、データフレームの先頭部分を表示します。
def write_fx_data_to_csv(start_year_month, end_year_month):
start_date = datetime.strptime(start_year_month, "%Y-%m") + relativedelta(day=1)
end_date = datetime.strptime(end_year_month, "%Y-%m") + relativedelta(day=31)
fx_data = fetch_fx_data(start_date.strftime("%Y-%m-%d"), end_date.strftime("%Y-%m-%d"))
print("Processed DataFrame:")
print(fx_data.head())
#取得した為替レートデータを含むDataFrameをCSVファイルに書き出します。ファイル名は "usd_jpy_fx_data.csv" で、
#インデックス（日付）のラベルは "Date"、ヘッダーは "Exchange Rate" としています。
fx_data.to_csv("usd_jpy_fx_data.csv", index_label="Date", header=["Exchange Rate"])
with open("usd_jpy_fx_data.csv", "r") as f:
print("CSV file content:")
print(f.read())
if __name__ == "__main__":
start_year_month = "2004-01"
end_year_month = "2023-03"
write_fx_data_to_csv(start_year_month, end_year_month)
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