Download historischer Kurse per python script

Es gibt auf der ariva-Website die Möglichkeit, historische Kurse maneull als csv-Datei herunterzuladen. Dazu kann man die WKN oder ISIN angeben, sowie das Start- und End-Datum.

Es gibt auch die Möglichkeit, historische Kurse per script zu laden, z.B. mit

.../quote/historic/historic.csv?secu=1753&boerse_id=6&clean_split=1&clean_payout=0&clean_bezug=1&min_time=27.6.2019&max_time=26.6.2020&trenner=%3B&go=Download

Wo ist die genaue Syntax dieses Aufrufs beschrieben? Insbesondere fehlt mir der Zusammenhang zwischen der WKN bzw. ISIN und der ominösen secu-Nummer.
 

:-)


 

und hol dir die Daten direkt vom Broker...
oder Tradegate...

Kein Problem.  

Mein Broker (ING) bietet diesen Service nicht. Und tradegate hat nur aktuelle Kurse, manuell abrufbar. Kein automatisierter downlad, keine historischen Kurse. Das kann ING auch.
Irgendwo bei ariva muss es doch eine Liste der secu-Nummern geben, die den Zusammenhang zu WKN bzw. ISIN darstellt.  

Bin ich denn der Einzige, der Kursdaten per Software auswertet, um Kauf- oder Verkaufsignale zu generieren?  

Hier ein Beispiel : https://www.ariva.de/wirecard-aktie/...lean_split=1&clean_bezug=1
unter rechts ist der download  

Man nehme:
den 80tage Durchschnitt und den 200tage Durchschnitt.
Beide Durchschnitte lege man über den Dax (oder einen anderen Index)
Wenn die beiden Durchschnitte sich SIGNIFIKANT(also deutlich) kreuzen
ergibt es ein Kauf- oder Verkaufssignal...

Die Jungschen sind ohne PC offensichtlich hilflos...  

kann die Geschichte schnell zum Himmelfahrtskomando werden...  

Das Beispiel ist schon mal hilfreich. Aber wo finde ich eine Erklärung zur Aufrufsyntax?
Manche Parameter sind ja selbsterklärend (z.B. min_time, max_time). Aber was bedeutet z.B. "boerse_id=16"?  

Hallo Kollege,
ich weiß wovon du sprichst und wäre zu einer Kooperation bereit. Ich lade mir meine Tickdaten über die MIFID II-regulierten Outputs der Börsenplätze. Am Ende eines Handelstages mache ich ein resampling mit Python/Pandas dataframes und ermittle neben anderen Kenngrößen die OHLC-Daten. Dazu habe ich einen Rechner der das über Nacht erledigt. Andere Rechner sind für "Freihand"-Analysten und Echtzeitdaten-Sampling eingesetzt. Ich suche noch jemanden, der mir hilft und sich gut mit Pandas und Python sowie Web-Scraping auskennt (BeautifulSoup oder die lxml-Bibliothek, egal Hauptsache das Ergebnis stimmt. Interesse?  

Wenn es nicht Python sein muss, könnte ich mit F# helfen. Laufen lassen kann man das in AWS als Lambda oder im Azure als Function. Dafür braucht man nachts keinen Rechner.  

.... egal, dann eben noch mal. Also hier noch mal. Auch für alle die mitlesen:
Wie beschrieben, kann ich mir tagesaktuell Tickdaten resamplen und neben OHLC-Daten auch davon abgeleitete Daten berechnen (CCI, RSI, MACD, gleitende Durchschnitte,.....). Volumendaten liegen mir ebenfalls vor.
Ich suche nun jemanden der Interesse hat, den Datenbestand zu erweitern um z.B. Earnings per share, Umsätze (historisch, prognostiziert, erreicht), Umsatzwachstum,....
Meinen Datenbank enthält derzeit ca. 18000 Wertpapiere. Der Schlüssel (Primary Key) ist die ISIN. In vielen Fällen habe ich aber auch die WKN, in einigen Fällen auch die Kombination aus Trading-Symbol und Handelsplatz.
Wer möchte/kann auf Basis der ISIN Zusatzinformationen liefern? Freue mich über Hilfe.