¿Bibliotecas de Python para Bloomberg?

Question

Soy muy nuevo en python, y estoy acostumbrado a trabajar con fórmulas de bloomberg para excel. Estoy empezando a usar mucho más python en mis análisis, ¿hay alguna biblioteca que realice las mismas funciones que bdp, bdh o bcurve? ¡Gracias! Juan

Answer 1

He experimentado bastante con varias opciones.

Mi consejo es usar vanilla blpapi. Hay muchos buenos ejemplos en el repositorio de git. Algunas notas de instalación útiles también están aquí.

Existen paquetes construidos sobre eso, como pdblp que, en mi opinión, son muy buenos pero no son necesarios para la mayoría de las personas.

Answer 2

Blpapi como se mencionó, vale la pena aprenderlo seguro. Además, si estás buscando trabajar con Pandas te sugeriría usar TIA: https://github.com/bpsmith/tia

Actualmente, TIA solo es compatible con Python 2, pero aquí https://github.com/bpsmith/tia/issues/11 tiene una conversión a Python 3. He estado usando esto recientemente y es bastante bueno. Un ejemplo:

from tia.bbg import LocalTerminal
import tia.bbg.datamgr as dm
import datetime

sid = 'IBM US EQUITY'
event = 'TRADE'
dt = pd.datetools.BDay(-1).apply(pd.datetime.now())
start = pd.datetime.combine(dt, datetime.time(13, 30))
end = pd.datetime.combine(dt, datetime.time(21, 30))
f = LocalTerminal.get_intraday_bar(sid, event, start, end, 
interval=60).as_frame()
f.head(1)

      close     high    low   numEvents   open      time                value   volume
0   162.2500    162.70  161.51  4005    162.4900    2015-02-24 14:30:00  110345672  680888

El enlace de github de arriba tiene un montón de ejemplos también.

Answer 3

Normalmente uso pybbg que también es un wrapper para blpapi.

Con una sesión de Bloomberg iniciada, simplemente importa y comienza una conexión

import pybbg as pybbg
bbg = pybbg.Pybbg()

Luego puedes usar bdp, bdh, bds y bdih.

bdp

bbg.bdp('PGB 1.95 06/15/2029 Govt', ['MATURITY', 'COUPON', 'ISSUE_DT', 'YLD_YTM_MID'])

Incluso puedes consultar acuerdos de SWPM...

pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format
flds = ['SW_CURVE_DT', 'SW_MARKET_VAL', 'SW_CNV_BPV', 'VALUE_1_BP_CHANGE_IN_FIXED_CPN']
bbg.bdp('SLPA2EZJ Corp', flds)

...y proporcionar reemplazos

flds = ['SW_CURVE_DT', 'SW_MARKET_VAL', 'SW_CNV_BPV', 'VALUE_1_BP_CHANGE_IN_FIXED_CPN']
overrides = {'SW_CURVE_DT': '20190507'}
bbg.bdp('SLPA2EZJ Corp', flds, overrides)

bdh

bbg.bdh('EUR Curncy', 'PX_LAST', '20200525')

bds

bbg.bds('YCSW0045 Index', 'CURVE_TENOR_RATES')

bdib

from datetime import datetime
flds = ['close', 'high', 'low', 'open']
ticker = 'PGB 1.95 06/15/2029 Govt'
bbg.bdib(ticker, flds, datetime(2020,6,1,15,0), datetime(2020,6,1,15,30), eventType='ASK', interval = 5)

Answer 4

Pídele a tu representante de Bloomberg que te habilite para acceder a BQNT. Ellos enviarán una instancia de Python a tu equipo y podrás ir a la terminal y ejecutar BQNT

Obtendrás un entorno Jupyter que puede usar datos de Bloomberg