Obtener datos de cada Quote about pyhomebroker HOT 3 CLOSED

Solucionado.

Para obtener los campos retornados por quote hacemos esto:

print(quotes.columns.values.tolist())

En el caso del portfolio personal retorna esto:

['bidsize', 'bid', 'ask', 'asksize', 'last', 'change', 'open', 'high', 'low', 'previous_close', 'turnover', 'volume', 'operations', 'datetime', 'expiration', 'strike', 'kind']

Si queremos obtener el bid es así:

print(quotes['bid'].values[0])

Como values es un array tenemos que usar el índice 0 para obtener su 1er elemento.

from pyhomebroker.

Con esto obtenemos los datos sueltos, de forma tal de poder usarlos por fuera de Pandas Dataframe:

def on_personal_portfolio(online, quotes):
    for q in quotes.index:
        print("{} {} {} {} {} {}".format(q[0], 
            quotes['bidsize'][q], 
            quotes['bid'][q], 
            quotes['ask'][q],
            quotes['asksize'][q],
            quotes['last'][q]                                    
            ))

El resultado es este:

AL30 80816 6545.0 6549.0 20000 6545.0

from pyhomebroker.

Dejo algunos ejemplos de como manejar la informacion en el dataframe.

Como obtener un campo en particular.
quotes.loc[('GGAL','48hs'), 'ask']

Para chequear si existe el campo
if quotes.index.isin([('GGAL','48hs')]).any():

Para obtener todos los campos de un subyacente:
quotes.loc[('GGAL','48hs')]

Para obtener todos los campos de un subyacente independiente del plazo:
quotes.loc['GGAL']

Para obtener un campo de un subyacente independiente del plazo:
quotes.loc['GGAL','last']

Los Dataframes son muy potentes, rapidos y simples de usar.

Aca dejo una pagina de como trabajar con dataframes con multiindex.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/advanced.html

from pyhomebroker.