如何从彭博 Python API 获取数据？

Question

如何通过Python获得特别现金？ 在 BLQ 中，它适用于

=BQL("6592 JP Equity","dropna(CASH_DIVS(DIVIDEND_TYPE=SPECIAL))","dates=range(1y,0d)","showdates=y")

Answer 1

目前 Excel 中的 BQL 接口无法直接通过 Python 获得。 There are clunky workarounds (driving Excel from Python and running the function in a spreadsheet), but in this case the information is accessible via the 'old school' data API, using Bulk Data (in the same way as the =BDS(...) Excel 中的 function)。

DAPI 的第一个障碍是确定您想要的字段的名称（因为它们不一定与 BQL 使用的那些匹配），以及任何覆盖的名称。 在彭博终端 window 中键入6592 JP Equity FLDS Go以查看所有可用数据字段，然后可以对其进行搜索：

股息历史 - 现金的字段是DVD_HIST

如果单击 DVD_HIST，您将获得该字段的完整描述以及可以应用的任何覆盖。 在这种情况下，需要的覆盖是DVD_START_DT 。

有了这些信息，您可以使用任何您喜欢的 Python package 来访问彭博数据。 我的偏好是xbbg ，但也可以使用其他软件包。 如果您还没有安装 Bloomberg API，您需要先从这里安装它。

Bloomberg DAPI 不提供对dividend_type类型的覆盖，因此您必须拉回所有行并自己过滤它们：

from xbbg import blp
from datetime import datetime,timedelta

#Find start date 
dt = datetime.today() - timedelta(days=365)

#Get all cash dividends after DVD_START_DT in a DataFrame
dfAll = blp.bds('6592 JP Equity','DVD_HIST',DVD_START_DT=dt.strftime('%Y%m%d'))

#Filter DataFrame for rows with dividend_type=='Special Cash'
dfSpecial = dfAll[dfAll['dividend_type'] == 'Special Cash']

print(dfSpecial)

返回：

               declared_date     ex_date record_date payable_date  dividend_amount dividend_frequency dividend_type
6592 JP Equity    2021-02-12  2021-12-29  2021-12-31         None             43.0           Semi-Anl  Special Cash
6592 JP Equity    2021-02-12  2021-06-29  2021-06-30   2021-09-13             42.0           Semi-Anl  Special Cash
6592 JP Equity    2020-02-13  2020-12-29  2020-12-31   2021-03-31             53.0           Semi-Anl  Special Cash