FRBの金利データをRSSから抜き出してみる-2

　前回の記事では、30年もの国債のデータを抜き出した。今度は、FF金利-30年もの国債までのデータを抜き出せるようにしたい。

データの公表体制

データのurlを並べると、次のようになっている。

FF金利：https://www.federalreserve.gov/feeds/Data/H15_H15_RIFSPFF_N.B.XML
1ヶ月もの：https://www.federalreserve.gov/feeds/Data/H15_H15_RIFLGFCM01_N.B.XML
1年もの：https://www.federalreserve.gov/feeds/Data/H15_H15_RIFLGFCY01_N.B.XML
30年もの：https://www.federalreserve.gov/feeds/Data/H15_H15_RIFLGFCY

　とすると、URLはfederalreserve.gov/feeds/Data/H15_H15_RIFまでは共通で、そこから、FF金利は"SPFF_N.B.XML"、国債は、1年未満のものはLGFCM0+(残存月数)_N.B.XMLで、10年未満のものはLGFCY0+(残存年数)_N.B.XML、それ以上のものはLGFCM+(残存年数)+_N.B.XMLとなっていることがわかった。これでコードがかけそうだ。

コーディング

URL生成関数

　さて、URLの規則性がわかったところで、コーディングを始めていこう。まずは、さっき見つけた規則性に則ってURLを生成する関数を作った。色々悩んだが、センスのない条件分岐で妥協した。想定外のデータが入力されるとシステムが止まるようにしている。

def url_adjust(text):
    if text=="FF":
        adjText="SP"+text
    elif text in {"M01" ,"M03","M06","Y01","Y02","Y03","Y05","Y10","Y20","Y30"}:
        adjText="LGFC"+text
    else:
        sys.exit()
    return adjText

金利の取得

　前回のコードを関数にして少し改良してみた。

def get_rate(data):   
    text=url_adjust(data)
    url= "https://www.federalreserve.gov/feeds/Data/H15_H15_RIF"+ text + "_N.B.XML"
    res=req.urlopen(url)
    soup=BeautifulSoup(res,"lxml")
    d=soup.item
    return d.find("cb:value").string

　get_rateに期日を入れると、その期日の金利が取得できるようになっている。関数を何度も呼び出すのも面倒なので、リストとforを使ってコードを短くした。また、現在データはstring型で定義されているが、今後データベースに放り込みたいと思っているので、floatで数値に直し、リストに放り込むかたちにした。

import urllib.request as req
from bs4 import BeautifulSoup 


def get_rate(data):   
    text=url_adjust(data)
    url= "https://www.federalreserve.gov/feeds/Data/H15_H15_RIF"+ text + "_N.B.XML"
    res=req.urlopen(url)
    soup=BeautifulSoup(res,"lxml")
    d=soup.item
    return d.find("cb:value").string


def url_adjust(text):
    if text=="FF":
        adjText="SP"+text
    elif text in {"M01" ,"M03","M06","Y01","Y02","Y03","Y05","Y10","Y20","Y30"}:
        adjText="LGFC"+text
    else:
        sys.exit()
    return adjText

Namelist=["FF","M01","M03","M06","Y01","Y02","Y03","Y05","Y10","Y20","Y30"]
rateList=[]
for Namelist in Namelist:
    rateList.append(float(get_rate(Namelist)))
print(rateList)

出力：[1.69, 1.67, 1.82, 2.01, 2.21, 2.44, 2.58, 2.77, 2.92, 3.01, 3.11]
※日によって変わります

これでほしいデータを全て取得することができた。次はクローリングでデータベース化していきたい。