前提
このページでは接続後のみのサンプルを記載しています。接続方法は以下を参照してください。
IB証券 APIの接続方法
取得できる過去データ（ヒストリカルデータ）
過去データ（ヒストリカルデータ）は購読しているマーケット・データによって取得できないものがあります。
IB証券のマーケットデータの購読は以下を参照してください。
IB証券 マーケットデータの購読
API での先物の過去データ（ヒストリカルデータ）の取得
APIで過去データ（ヒストリカルデータ）の取得については以下に記載しています。
IB証券 API 過去データ（ヒストリカルデータ）の取得
しかし、先物データに関しては少し特殊なので、ここで紹介します。
ここではダウ30ミニ（Mini Sized Dow Jones Industrial Average）の株価指数先物の過去データ（ヒストリカルデータ）の取得します。
商品や株価指数の先物は動作確認していますが、先物オプションも基本的には同じです。
オプションの場合は商品情報が少し異なるだけです。商品情報については以下を参照してください。
IB証券 API接続での商品情報の設定
現在は、日本時間の2020年6月24日10時ごろです。
金融商品のアクティブな限月を確認
アクティブな限月の確認自体は過去データ（ヒストリカルデータ）の取得と直接関係ありませんが、取得する過去データの限月の再確認という意味合いです。
contract = Future(symbol = "YM", exchange = "ECBOT")
Details = ib.reqContractDetails(contract)
for Detail in Details:
print(Detail.contract.lastTradeDateOrContractMonth)20200918 20201218 20210318 20210617
上記のような結果が表示されます。
日付がなくても過去データ（ヒストリカルデータ）を取得できますので、限月は以下の4つということになります。
- 3月限
- 6月限
- 9月限
- 12月限
アクティブな限月の過去データ（ヒストリカルデータ）の取得
現在取引されているアクティブな限月の一つ（202009）の日足の過去データを1年分取得して、データフレームに格納します。
contract = Future(symbol = "YM", exchange = "ECBOT", lastTradeDateOrContractMonth='202009')
bars = ib.reqHistoricalData(
contract,
endDateTime='',
durationStr='1 Y',
barSizeSetting='1 day',
whatToShow='TRADES',
useRTH=True,
formatDate=1)
df = util.df(bars)
print(df.head())
print(df.tail())出力結果
date open high low close volume average barCount 0 2019-09-23 26824.0 26824.0 26824.0 26824.0 0 26824.0 0 1 2019-09-24 26668.0 26668.0 26668.0 26668.0 0 26668.0 0 2 2019-09-25 26818.0 26818.0 26818.0 26818.0 0 26818.0 0 3 2019-09-26 26756.0 26756.0 26756.0 26756.0 0 26756.0 0 4 2019-09-27 26668.0 26668.0 26668.0 26668.0 0 26668.0 0
date open high low close volume average barCount 181 2020-06-17 26252.0 26265.0 25923.0 26025.0 128373 26114.25 86639 182 2020-06-18 25797.0 26020.0 25703.0 25899.0 115646 25896.05 78969 183 2020-06-19 26301.0 26320.0 25509.0 25529.0 173094 25909.00 110754 184 2020-06-22 25655.0 25987.0 25534.0 25953.0 99093 25778.25 66181 185 2020-06-23 26154.0 26190.0 25944.0 26020.0 103332 26096.40 67810
2020年09月限のデータを取得しましたので、1年分とリクエストしましたが、2019-09-23以降のデータのみとなります。
クローズした限月の過去データ（ヒストリカルデータ）の取得
2020年09月限と同じ9月限のクローズした前年の2019年09月限の日足の過去データを1年分取得して、データフレームに格納します。
ポイントとしては、以下の2つがあります。
- クローズした限月を指定する際は、
includeExpired=Trueとする。 ib.reqHistoricalDataのendDateTimeで終了日を指定しないと現在からn年分取得することになる。
今回は9月末として2年分取得することにします。それによって漏れることなく全ての日足データを取得することができます。- 先物のデータは取得できますが、オプション、先物オプション、ワラント、ストラクチャード商品は制限事項のため取得できません。
TWS API v9.72+: Historical Data Limitations
interactivebrokers.github.io
from datetime import datetime, date
contract = Future(symbol='YM', exchange='ECBOT', lastTradeDateOrContractMonth='201909', includeExpired=True)
bars = ib.reqHistoricalData(
contract,
endDateTime=date(2019, 9, 30),
durationStr='2 Y',
barSizeSetting='1 day',
whatToShow='TRADES',
useRTH=True,
formatDate=1)
df = util.df(bars)
print(df.head())
print(df.tail())出力結果
date open high low close volume average barCount 0 2018-09-24 26745.0 26745.0 26745.0 26745.0 0 26745.0 0 1 2018-09-25 26653.0 26653.0 26653.0 26653.0 0 26653.0 0 2 2018-09-26 26551.0 26551.0 26551.0 26551.0 0 26551.0 0 3 2018-09-27 26616.0 26616.0 26616.0 26616.0 0 26616.0 0 4 2018-09-28 26619.0 26619.0 26619.0 26619.0 0 26619.0 0
date open high low close volume average barCount 245 2019-09-17 27020.0 27121.0 26988.0 27114.0 21943 27048.45 13683 246 2019-09-18 27083.0 27185.0 26909.0 27148.0 29565 27042.40 18367 247 2019-09-19 27198.0 27274.0 27065.0 27086.0 17455 27188.00 11236 248 2019-09-20 27141.0 27141.0 27141.0 27141.0 0 27141.00 0 249 2019-09-23 27141.0 27141.0 27141.0 27141.0 0 27141.00 0
2019年09月限の限月（日）を確認
contract = Future(symbol = "YM", exchange = "ECBOT", lastTradeDateOrContractMonth='201909', includeExpired=True)
Details = ib.reqContractDetails(contract)
for Detail in Details:
print(Detail.contract.lastTradeDateOrContractMonth)20190920
上記のことから2019-09-23は不要なデータということがわかります。
特定の限月の複数年分の過去データ（ヒストリカルデータ）の取得
アクティブな2020年09月限を含めて、過去5年分のデータを取得して、データフレームに格納します。
ポイントは、以下の2つです。
ib.reqContractDetails(contract)にて商品情報を取得しますが、存在しない場合があります。今回の場合では、3年分しか取得できていません。endDateTimeで日付を指定していますが、IB証券ではその日を含めてとなっています。
from datetime import datetime, date
df_master = {}
for year in range(2016, 2021):
contract = Future(symbol='YM', exchange='ECBOT', lastTradeDateOrContractMonth=str(year)+'09', includeExpired=True)
Details = ib.reqContractDetails(contract)
# print(len(Details))
if len(Details) > 0:
for Detail in Details:
EndDate = Detail.contract.lastTradeDateOrContractMonth
bars = ib.reqHistoricalData(
contract,
endDateTime=datetime.strptime(EndDate, '%Y%m%d'),
durationStr='2 Y',
barSizeSetting='1 day',
whatToShow='TRADES',
useRTH=True,
formatDate=1)
df_master[year] = util.df(bars)
df = pd.DataFrame()
for df_year in df_master.values():
# print(df_year.head())
# print(df_year.tail())
if df.empty:
df = df_year
else:
df = pd.concat([df, df_year])
print(df.head())
print(df.tail())出力結果
以下のように2年分はエラーになりますが、3年分は問題なく取得できています。
Error 200, reqId 105: リクエストされたセキュリティ定義は見つかりませんでした, contract: Future(symbol='YM', lastTradeDateOrContractMonth='201609', exchange='ECBOT', includeExpired=True) Error 200, reqId 106: リクエストされたセキュリティ定義は見つかりませんでした, contract: Future(symbol='YM', lastTradeDateOrContractMonth='201709', exchange='ECBOT', includeExpired=True)
date open high low close volume average barCount 0 2017-09-18 22200.0 22200.0 22200.0 22200.0 0 22200.0 0 1 2017-09-19 22236.0 22236.0 22236.0 22236.0 0 22236.0 0 2 2017-09-20 22278.0 22278.0 22278.0 22278.0 0 22278.0 0 3 2017-09-21 22231.0 22231.0 22231.0 22231.0 0 22231.0 0 4 2017-09-22 22202.0 22202.0 22202.0 22202.0 0 22202.0 0
date open high low close volume average barCount 181 2020-06-17 26252.0 26265.0 25923.0 26025.0 128373 26114.25 86639 182 2020-06-18 25797.0 26020.0 25703.0 25899.0 115646 25896.05 78969 183 2020-06-19 26301.0 26320.0 25509.0 25529.0 173094 25909.00 110754 184 2020-06-22 25655.0 25987.0 25534.0 25953.0 99093 25778.25 66181 185 2020-06-23 26154.0 26190.0 25944.0 26020.0 103332 26096.40 67810
全ての限月の複数年分の過去データ（ヒストリカルデータ）の取得
全てのアクティブな限月を含めて、過去5年分のデータを取得して、データフレームに格納します。
今回の場合は、以下の4つの限月となります。
- 3月限
- 6月限
- 9月限
- 12月限
from datetime import datetime, date
df = {}
for month in range(3,13,3):
# print(month)
df_master = {}
for year in range(2017, 2021):
ContractMonth = str(year)+str(month).zfill(2)
contract = Future(symbol='YM', exchange='ECBOT', lastTradeDateOrContractMonth=ContractMonth, includeExpired=True)
Details = ib.reqContractDetails(contract)
# print(len(Details))
if len(Details) > 0:
for Detail in Details:
EndDate = Detail.contract.lastTradeDateOrContractMonth
bars = ib.reqHistoricalData(
contract,
endDateTime=datetime.strptime(EndDate, '%Y%m%d'),
durationStr='2 Y',
barSizeSetting='1 day',
whatToShow='TRADES',
useRTH=True,
formatDate=1)
df_master[year] = util.df(bars)
df_temp = pd.DataFrame()
for df_year in df_master.values():
# print(df_year.head())
# print(df_year.tail())
if df_temp.empty:
df_temp = df_year
else:
df_temp = pd.concat([df_temp, df_year])
df[str(month)] = df_temp
for df_month in df.values():
print(df_month.head())
print(df_month.tail())出力結果
Error 200, reqId 147: リクエストされたセキュリティ定義は見つかりませんでした, contract: Future(symbol='YM', lastTradeDateOrContractMonth='201703', exchange='ECBOT', includeExpired=True) Error 200, reqId 148: リクエストされたセキュリティ定義は見つかりませんでした, contract: Future(symbol='YM', lastTradeDateOrContractMonth='201803', exchange='ECBOT', includeExpired=True) Error 200, reqId 153: リクエストされたセキュリティ定義は見つかりませんでした, contract: Future(symbol='YM', lastTradeDateOrContractMonth='201706', exchange='ECBOT', includeExpired=True) Error 200, reqId 154: リクエストされたセキュリティ定義は見つかりませんでした, contract: Future(symbol='YM', lastTradeDateOrContractMonth='201806', exchange='ECBOT', includeExpired=True) Error 200, reqId 159: リクエストされたセキュリティ定義は見つかりませんでした, contract: Future(symbol='YM', lastTradeDateOrContractMonth='201709', exchange='ECBOT', includeExpired=True) Error 200, reqId 166: リクエストされたセキュリティ定義は見つかりませんでした, contract: Future(symbol='YM', lastTradeDateOrContractMonth='201712', exchange='ECBOT', includeExpired=True)
date open high low close volume average barCount
0 2018-03-19 24819.0 24819.0 24819.0 24819.0 0 24819.0 0
1 2018-03-20 24888.0 24888.0 24888.0 24888.0 0 24888.0 0
2 2018-03-21 24848.0 24848.0 24848.0 24848.0 0 24848.0 0
3 2018-03-22 24600.0 24600.0 24099.0 24099.0 1 24600.0 1
4 2018-03-23 23753.0 23753.0 23753.0 23753.0 0 23753.0 0
date open high low close volume average barCount
246 2020-03-13 22392.0 23147.0 21237.0 22988.0 120560 22025.20 87131
247 2020-03-16 21484.0 21762.0 20062.0 20399.0 89171 21037.60 72842
248 2020-03-17 20634.0 21380.0 19872.0 20966.0 57622 20678.05 47036
249 2020-03-18 19720.0 20472.0 18904.0 19981.0 60063 19752.20 50577
250 2020-03-19 19774.0 20441.0 19174.0 20003.0 26284 19924.95 21658
date open high low close volume average barCount
0 2018-06-18 25121.0 25121.0 25121.0 25121.0 0 25121.0 0
1 2018-06-19 24827.0 24827.0 24827.0 24827.0 0 24827.0 0
2 2018-06-20 24777.0 24777.0 24777.0 24777.0 0 24777.0 0
3 2018-06-21 24540.0 24540.0 24540.0 24540.0 0 24540.0 0
4 2018-06-22 24659.0 24659.0 24659.0 24659.0 0 24659.0 0
date open high low close volume average barCount
241 2020-06-12 25817.0 25952.0 25064.0 25536.0 163561 25482.65 110317
242 2020-06-15 24942.0 25884.0 24825.0 25805.0 78315 25352.65 59288
243 2020-06-16 26633.0 26638.0 25789.0 26320.0 68777 26297.90 53373
244 2020-06-17 26386.0 26393.0 26049.0 26150.0 21500 26248.20 15781
245 2020-06-18 25929.0 26148.0 25835.0 26024.0 10773 26019.85 8384
date open high low close volume average barCount
0 2017-09-18 22200.0 22200.0 22200.0 22200.0 0 22200.0 0
1 2017-09-19 22236.0 22236.0 22236.0 22236.0 0 22236.0 0
2 2017-09-20 22278.0 22278.0 22278.0 22278.0 0 22278.0 0
3 2017-09-21 22231.0 22231.0 22231.0 22231.0 0 22231.0 0
4 2017-09-22 22202.0 22202.0 22202.0 22202.0 0 22202.0 0
date open high low close volume average barCount
181 2020-06-17 26252.0 26265.0 25923.0 26025.0 128373 26114.25 86639
182 2020-06-18 25797.0 26020.0 25703.0 25899.0 115646 25896.05 78969
183 2020-06-19 26301.0 26320.0 25509.0 25529.0 173094 25909.00 110754
184 2020-06-22 25655.0 25987.0 25534.0 25953.0 99093 25778.25 66181
185 2020-06-23 26154.0 26190.0 25944.0 26020.0 103332 26096.40 67810
date open high low close volume average barCount
0 2017-12-18 24840.0 24840.0 24840.0 24840.0 0 24840.0 0
1 2017-12-19 24807.0 24807.0 24807.0 24807.0 0 24807.0 0
2 2017-12-20 24801.0 24801.0 24801.0 24801.0 0 24801.0 0
3 2017-12-21 24840.0 24840.0 24840.0 24840.0 0 24840.0 0
4 2017-12-22 24825.0 24825.0 24825.0 24825.0 0 24825.0 0
date open high low close volume average barCount
121 2020-06-17 26004.0 26053.0 25940.0 25940.0 6 26001.00 6
122 2020-06-18 25809.0 25809.0 25809.0 25809.0 0 25809.00 0
123 2020-06-19 26060.0 26060.0 25410.0 25410.0 34 25758.20 28
124 2020-06-22 25452.0 25836.0 25444.0 25836.0 13 25552.25 13
125 2020-06-23 26002.0 26050.0 25842.0 25902.0 23 25968.15 21
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