def prices(
tickers: tuple[str, ...],
last_date: pd.Timestamp,
price_type: col.PriceType = col.CLOSE,
) -> pd.DataFrame:
"""Дневные цены закрытия для указанных тикеров до указанной даты включительно.
Пропуски заполнены предыдущими значениями.
:param tickers:
Тикеры, для которых нужна информация.
:param last_date:
Последняя дата цен закрытия.
:param price_type:
Тип цены — по умолчанию цена закрытия.
:return:
Цены закрытия.
"""
quotes_list = not_div.quotes(tickers)
df = pd.concat(
[df[price_type] for df in quotes_list],
axis=1,
)
df = df.loc[:last_date]
df.columns = tickers
return df.replace(to_replace=[np.nan, 0], method="ffill")
def dividends_validation(ticker: str) -> pd.DataFrame:
"""Проверяет корректности данных о дивидендах для тикера.
Запускает принудительное обновление, сравнивает основные данные по дивидендам с альтернативными
источниками и распечатывает результаты.
"""
bootstrap.BUS.handle_event(events.UpdateDivCommand(ticker))
df_local = div.dividends(ticker)
df_local.columns = ["LOCAL"]
div_ex = div.div_ext(ticker)
df_comp = _compare(div_ex.iloc[:, -1:], df_local)
df_comp = pd.concat(
[div_ex.iloc[:, :-1], df_comp],
axis=1,
)
first_quote = not_div.quotes((ticker, ))[0].index[0]
df_comp = df_comp.loc[first_quote:]
comp_str = f"\nСравнение интернет источников с локальными данными - {ticker}\n\n{df_comp}"
LOGGER.info(comp_str) # noqa: WPS421
return df_comp
def all_prices(tickers: tuple[str, ...], price_type: col.PriceType = col.CLOSE) -> pd.DataFrame:
"""Все цены определенного типа для набора тикеров."""
quotes_list = not_div.quotes(tickers)
return pd.concat(
[df[price_type] for df in quotes_list],
axis=1,
)
def turnovers(tickers: tuple[str, ...], last_date: pd.Timestamp) -> pd.DataFrame:
"""Дневные обороты для указанных тикеров до указанной даты включительно.
Пропуски заполнены нулевыми значениями.
:param tickers:
Тикеры, для которых нужна информация.
:param last_date:
Последняя дата оборотов.
:return:
Обороты.
"""
quotes_list = not_div.quotes(tickers)
df = pd.concat(
[df[col.TURNOVER] for df in quotes_list],
axis=1,
)
df = df.loc[:last_date]
df.columns = tickers
return df.fillna(0, axis=0)