Pandas 谷歌金融：历史股票数据的正常延迟有多大？或者什么东西被破坏了？

我试图用以下代码从谷歌下载历史数据：

import pandas_datareader.data as wb
import datetime

web_df = wb.DataReader("ETR:DAI", 'google',
                       datetime.date(2017,9,1),
                       datetime.date(2017,9,7))
print(web_df)

得到这个：

             Open   High    Low  Close   Volume
Date                                           
2017-09-01  61.38  62.16  61.22  61.80  3042884
2017-09-04  61.40  62.01  61.31  61.84  1802854
2017-09-05  62.01  62.92  61.77  62.42  3113816

我的问题：这是正常的延迟还是有什么东西坏了

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我也想知道：你有没有注意到谷歌已经删除了谷歌金融的历史数据页面？这是否意味着will remove或allready也删除了历史股票数据的下载选项？

使用pandas的google finance从昨晚开始停止工作，我正在努力找出答案。我还注意到他们网站上的历史数据链接被删除。

使用pandas的google finance从昨晚开始停止工作，我正在努力找出答案。我还注意到他们网站上的历史数据链接被删除。

这取决于哪个股票和哪个市场。 以印度尼西亚市场为例，它仍然能够获得最新数据。当然，2017年9月5日停止更新的其他市场的命运可能很快就会发生。一件非常可悲的事情

web_df = wb.DataReader("IDX:AALI", 'google',
                       datetime.date(2017,9,1),
                       datetime.date(2017,9,7))

             Open   High    Low  Close   Volume
Date
2017-09-04  14750.0  14975.0  14675.0  14700.0    475700
2017-09-05  14700.0  14900.0  14650.0  14850.0    307300
2017-09-06  14850.0  14850.0  14700.0  14725.0    219900

2017-09-07  14775.0  14825.0  14725.0  14725.0    153300

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这取决于哪个股票和哪个市场。 以印度尼西亚市场为例，它仍然能够获得最新数据。当然，2017年9月5日停止更新的其他市场的命运可能很快就会发生。一件非常可悲的事情

web_df = wb.DataReader("IDX:AALI", 'google',
                       datetime.date(2017,9,1),
                       datetime.date(2017,9,7))

             Open   High    Low  Close   Volume
Date
2017-09-04  14750.0  14975.0  14675.0  14700.0    475700
2017-09-05  14700.0  14900.0  14650.0  14850.0    307300
2017-09-06  14850.0  14850.0  14700.0  14725.0    219900

2017-09-07  14775.0  14825.0  14725.0  14725.0    153300

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你是说错过的日期吗？这是周末。2017-09-06和2017-09-07的值缺失！这是一个正常的延迟，还是有什么问题，或者谷歌不再提供历史股票数据？？？我有点担心。你是说错过的日期吗？这是周末。2017-09-06和2017-09-07的值缺失！这是一个正常的延迟，还是有什么问题，或者谷歌不再提供历史股票数据？？？我有点担心。如果有关于这个话题的讨论，请提供一个链接。非常感谢（如果有关于此主题的讨论，请提供一个链接。非常感谢。：（DataReader可以与Quandl交互，也许这会有所帮助（？）.我现在查看了这个来源…仅供参考，你的股票数据又回来了。Quandl是付费服务，除非是我们。对于那些为非美国投资者研究股票的人，我们在雅虎和谷歌之间没有选择。即使我们愿意付费，彭博社或路透社的成本也只有几千美元。这是那些美国公民不会接受的我不明白。如果不是免费的，他们也有很多便宜的数据源。你是对的，股票行情数据又回来了，2017-09-06和2017-09-07之间有差距。对我来说，Quandl不是一个可接受的数据源，因为它不能完全为我感兴趣的领域提供数据：（.我来自欧洲。DataReader可以与Quandl交互，也许这会有所帮助（？）.我现在查看了这个来源…仅供参考，你的股票数据又回来了。Quandl是付费服务，除非是我们。对于那些为非美国投资者研究股票的人，我们在雅虎和谷歌之间没有选择。即使我们愿意付费，彭博社或路透社的成本也只有几千美元。这是那些美国公民不会接受的我不明白。如果不是免费的话，他们有很多便宜的数据源。你是对的，股票行情数据又回来了，2017-09-06和2017-09-07之间有差距。对我来说，Quandl不是一个可接受的数据源，因为它不能完全为我感兴趣的领域提供数据：（.我来自欧洲。