كيف تحصل على البيانات التاريخية لتاسي.

أي اختبار تاريخي أو مؤشّر أو نموذج يحتاج تاريخاً. للسوق السعودي بضع طرق حقيقية للحصول عليه، والاختيار الأنسب يعتمد على ما تفعله. هذه النسخة الصادقة — لا مصدر واحد يفوز في كل مهمة.

خياراتك

إن احتجت بيانات خاماً لإعادة نشرها داخل منتجك، فمزوّد مرخَّص هو الأداة الصحيحة. وإن أردت اختبار الاستراتيجيات على هذا السوق — بيانات وأوامر محاكاة ونتائج مُسجّلة في مكان واحد — فهذا ما وُجدت له تاسي لاب.

البيانات التاريخية عبر تاسي لاب

احصل على مفتاح مجاني، ثم اجلب نطاقاً زمنياً وأدخِله مباشرة إلى pandas:

import os
import pandas as pd
from tasilab import Tasilab

tasi = Tasilab(api_key=os.environ["TASILAB_API_KEY"])

data = tasi.get_historical("2222", "2024-01-01", "2025-12-31")   # Saudi Aramco
df = pd.DataFrame(data["bars"])
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
df = df.set_index("date")

print(df[["open", "high", "low", "close", "volume"]].tail())

كل شمعة تحمل symbol وdate وopen وhigh وlow وclose وadj_close وvolume — بيانات OHLCV قياسية، جاهزة للمؤشرات أو إعادة التجميع أو الرسم. البيانات نفسها على بُعد GET واحد عبر HTTP:

curl "https://api.tasilab.com/v1/historical/2222?start=2024-01-01&end=2025-12-31" \
  -H "X-API-Key: $TASILAB_API_KEY"