バージョンの確認
今回使ったpythonのバージョンは以下です．
python --version
Python 3.5.1 :: Anaconda 4.0.0 (x86_64)
今回使うものをインストールします．
pip install quandl
pip install pandas-datareader
pip install jsm
pip install stockstats
金融関係のデータの取得
まず結論としては，Quandl, pandas_datareader, jsmあたりが存在し，Quandl, pandas_datareaderを使うのがよさそうです．（他にもあれば教えてください．ありそう．）
Quandl
公式のドキュメントはここ．
とりあえずアップルの株価を取得してみます．
import quandl
d = quandl.get("WIKI/AAPL")
d.columns
# Index(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Ex-Dividend', 'Split Ratio',
# 'Adj. Open', 'Adj. High', 'Adj. Low', 'Adj. Close', 'Adj. Volume'],
# dtype='object')
d.shape
# (9162, 12)
ここになぞのWIKIというワードが入っていますが，これはデータの公開元で，このへんに書いてあります．
データは日時のみっぽい．
また，過去の記事でimport Quandlとなっているものもありますが，途中から小文字になったようです．
pandas_datareader
公式のドキュメント．
import pandas_datareader as pdr
d = web.DataReader("AAPL", 'google')
# Parameters
# ----------
# name : str or list of strs
# the name of the dataset. Some data sources (yahoo, google, fred) will
# accept a list of names.
# data_source: {str, None}
# the data source ("yahoo", "yahoo-actions", "yahoo-dividends",
# "google", "fred", "ff", or "edgar-index")
#以下略
d.shape
(1831, 5)
d.columns
# Index(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'], dtype='object')
一つめの引数でアップルを指定し，データソースにgoogleを指定しています．
データは同様に日次のみな模様．
取得期間の指定は以下のようにできる．
import pandas_datareader as pdr
import datetime
start = datetime.datetime(2015, 1, 1)
end = datetime.datetime(2017, 4, 12)
d = pdr.DataReader("AAPL", 'google', start, end)
d.shape
# (574, 5)
jsm
jsmは2015年で開発が止まっている上に，yahooからデータをスクレイピングしていると書いてあります．
yahooはここでスクレイピングは禁止と言っており，使わない方がいいかなあ，という感じです．
金融データをいじる
stockstats
取得した金融データをいじるパッケージとして，stockstatsがあります．
import stockstats
import quandl
d = quandl.get("WIKI/AAPL")
d.shape
# (9162, 12)
type(d)
# pandas.core.frame.DataFrame
stock = stockstats.StockDataFrame.retype(d)
type(stock)
# stockstats.StockDataFrame
stockstatsは，retypeメソッドによってpandas dataframeを拡張した，stockstats.StockDataFrameという型にかえてくれます．これによって，たとえばMACDの計算などを，
stock['macd']
# Date
# 1980-12-12 0.000000
# 1980-12-15 -0.033654
# 1980-12-16 -0.104902
# 1980-12-17 -0.112351
このように簡単に行ってくれます．
retypeに渡すデータフレームのkeyは，中のコードをみるとlower関数で小文字にしているので，大文字小文字の違いは吸収してくれそうですが，計算したいもののデータがない場合はkey errorになります．なので普通使われない変数を使うとき，もしくは変数が少ないときは，pandasのままの書いた方がいいかもしれません．