Bloomberg APIの使い方

ブルームバーグAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）は、ブルームバーグの広範な金融データサービスへのプログラム的なアクセスを提供する強力なツールです。金融機関、ヘッジファンド、資産運用会社、ソフトウェア開発者にとって、ブルームバーグAPIは、リアルタイムの市場データ、歴史的情報、参照データをカスタムアプリケーション、取引システム、分析ツールに直接統合する方法を提供します。

ブルームバーグは、異なるプログラミング言語およびユースケースに対応するために、いくつかのAPIバージョンを提供しています：

• BLPAPI（ブルームバーグAPIコア）：基盤となるC++ API
• Python、Java、.NET用の言語特化型ラッパー
• エンタープライズレベルの実装向けのサーバーAPI（B-PIPE）

このチュートリアルでは、ブルームバーグの金融エコシステムからAPIを使用してデータをセットアップ、接続、および効果的に抽出するための基本的なステップを案内します。

ブルームバーグAPIの実装に進む前に、自分のAPIテストプラットフォームとしてApidogを設定することを考えてください。

Apidogは、APIの開発、テスト、文書化のために特に設計された強化された機能を備えたPostmanの包括的な代替品を提供します。その直感的なインターフェースと強力なコラボレーションツールは、ブルームバーグAPIの統合ワークフローを大幅に効率化できます。

自動テスト、モックサーバー、チームコラボレーション機能の向上などの機能を備えたApidogは、複雑な金融APIで作業する際に特に価値があります。

ステップ1: Python用ブルームバーグAPIの設定

前提条件

PythonでのブルームバーグAPIを始める前に、以下を確認してください：

• 有効なブルームバーグターミナルのサブスクリプションまたはB-PIPEの権限
• ブルームバーグデスクトップAPI（DAPI）またはサーバーAPIがインストールされていること
• システムにPython 3.6以上がインストールされていること
• Pythonプログラミングの基本的な知識
• パッケージをインストールするための管理者アクセス

インストールプロセス

ブルームバーグPython APIパッケージをインストールします:
Python用のブルームバーグAPIはpipを使用してインストールできます：

pip install blpapi

これにより、基盤となるC++ BLPAPIライブラリと通信する公式のブルームバーグAPI Pythonラッパーがインストールされます。

ブルームバーグサービスを確認します:
作業を進める前に、ブルームバーグサービスがマシン上で実行されていることを確認してください。デスクトップAPIを使用している場合、ブルームバーグターミナルが実行中であり、ユーザーがログインしている必要があります。

環境変数を設定します:
一部の構成では、Pythonがブルームバーグライブラリを見つけるのを助けるために特定の環境変数を設定する必要がある場合があります：

import os
os.environ['BLPAPI_ROOT'] = 'C:\\blp\\API'  # パスを必要に応じて調整

インストールを確認します:
APIが正しくインストールされていることを確認するために、簡単なテストプログラムを作成します：

import blpapi
print(f"ブルームバーグAPIのバージョン: {blpapi.VERSION_MAJOR}.{blpapi.VERSION_MINOR}.{blpapi.VERSION_PATCH}")

これがエラーなしで実行される場合、あなたのブルームバーグAPI Pythonインストールは正しく機能しています。

ステップ2: ブルームバーグAPIアーキテクチャの理解

コードに入る前に、ブルームバーグAPIアーキテクチャのコアコンポーネントを理解することが重要です：

主要コンポーネント

1. セッション: ブルームバーグサービスとの通信のための主要インターフェース
2. サービス: 特定のブルームバーグサービスを表します（例：//blp/refdata は参照データ用）
3. リクエスト: 特定のデータを取得するためにブルームバーグに送信されるメッセージ
4. イベント: リクエストまたはサブスクリプションに対する応答としてブルームバーグから返される情報
5. メッセージ: イベント内の実際のデータコンテナ
6. 要素: メッセージ内のデータフィールド。単純な値または複雑なネストされた構造を持つことができます。

サービスの種類

ブルームバーグAPIはさまざまなサービスへのアクセスを提供します：

• //blp/refdata: 参照データ、歴史的データ、および日中のバー
• //blp/mktdata: リアルタイム市場データ
• //blp/apiauth: 認証サービス
• //blp/instruments: 証券の検索および調査
• //blp/apiflds: フィールド情報サービス

ステップ3: 接続の確立

任意のブルームバーグAPIアプリケーションの基盤は、ブルームバーグサービスへの適切な接続を確立することです。

接続オプション

ブルームバーグAPIはいくつかの接続方法を提供します：

• デスクトップAPI: ローカルブルームバーグターミナルを介して接続します
• B-PIPE: ブルームバーグデータセンターに直接接続します（エンタープライズソリューション）
• リモートB-PIPE: ロードバランシングを持つリモートサーバー経由のB-PIPE

基本的な接続例

import blpapi

def create_session():
    """ブルームバーグAPIへの接続を確立します。"""
    # セッションオプションを初期化
    session_options = blpapi.SessionOptions()
    
    # デスクトップAPIの接続パラメータを構成
    session_options.setServerHost("localhost")
    session_options.setServerPort(8194)  # ブルームバーグデスクトップAPIの標準ポート
    
    # オプション: B-PIPEの認証情報を設定
    # session_options.setAuthenticationOptions("AuthenticationMode=APPLICATION_ONLY;ApplicationAuthenticationType=APPNAME_AND_KEY;ApplicationName=YourAppName")
    
    # セッションを作成して開始
    session = blpapi.Session(session_options)
    if not session.start():
        print("セッションの開始に失敗しました。")
        return None
    
    print("ブルームバーグAPIへの接続に成功しました")
    return session

# セッションを作成
session = create_session()
if session is None:
    exit()

接続のセキュリティと認証

B-PIPE接続では、セキュリティが最重要です。認証プロセスには通常、以下が含まれます：

def authenticate_session(session):
    """B-PIPEアクセス用のセッションを認証します。"""
    # 認証サービスを開く
    if not session.openService("//blp/apiauth"):
        print("//blp/apiauthサービスのオープンに失敗しました")
        return False
    
    auth_service = session.getService("//blp/apiauth")
    
    # 認証リクエストを作成
    auth_request = auth_service.createAuthorizationRequest()
    auth_request.set("uuid", "YOUR_UUID")
    auth_request.set("applicationName", "YOUR_APP_NAME")
    
    # オプション: ディレクトリサービスのルックアップ用にIPアドレスを追加
    ip_addresses = auth_request.getElement("ipAddresses")
    ip_addresses.appendValue("YOUR_IP_ADDRESS")
    
    # リクエストを送信
    identity = session.createIdentity()
    session.sendAuthorizationRequest(auth_request, identity)
    
    # 認証レスポンスを処理
    while True:
        event = session.nextEvent(500)
        
        if event.eventType() == blpapi.Event.RESPONSE or \
           event.eventType() == blpapi.Event.PARTIAL_RESPONSE or \
           event.eventType() == blpapi.Event.REQUEST_STATUS:
            for msg in event:
                if msg.messageType() == blpapi.Name("AuthorizationSuccess"):
                    print("認証に成功しました")
                    return True
                elif msg.messageType() == blpapi.Name("AuthorizationFailure"):
                    print("認証に失敗しました")
                    return False
        
        if event.eventType() == blpapi.Event.RESPONSE:
            break
    
    return False

ステップ4: 基本的なデータリクエストの作成

接続が確立されたら、さまざまなリクエストタイプを使用してブルームバーグからデータをリクエストできます。

サービスを開く

リクエストを行う前に、適切なサービスを開く必要があります：

def open_service(session, service_name):
    """ブルームバーグサービスを開きます。"""
    if not session.openService(service_name):
        print(f"{service_name}サービスのオープンに失敗しました")
        return None
    
    return session.getService(service_name)

# 参照データサービスを開く
refdata_service = open_service(session, "//blp/refdata")
if refdata_service is None:
    session.stop()
    exit()

参照データリクエスト

参照データリクエストを使用すると、証券の静的または計算フィールドを取得できます。

def get_reference_data(refdata_service, securities, fields):
    """指定された証券およびフィールドの参照データを取得します。"""
    # リクエストを作成
    request = refdata_service.createRequest("ReferenceDataRequest")
    
    # リクエストに証券を追加
    for security in securities:
        request.append("securities", security)
    
    # リクエストにフィールドを追加
    for field in fields:
        request.append("fields", field)
    
    # オプション: オーバーライドを追加
    # overrides = request.getElement("overrides")
    # override1 = overrides.appendElement()
    # override1.setElement("fieldId", "SETTLE_DT")
    # override1.setElement("value", "20230630")
    
    print("参照データリクエストを送信しています:")
    print(f"  証券: {securities}")
    print(f"  フィールド: {fields}")
    
    # リクエストを送信
    session.sendRequest(request)
    
    # レスポンスを処理
    results = {}
    done = False
    
    while not done:
        event = session.nextEvent(500)  # ミリ秒単位のタイムアウト
        
        for msg in event:
            if msg.messageType() == blpapi.Name("ReferenceDataResponse"):
                security_data_array = msg.getElement("securityData")
                
                for security_data in security_data_array.values():
                    security = security_data.getElementAsString("security")
                    
                    # 証券エラーをチェック
                    if security_data.hasElement("securityError"):
                        error_info = security_data.getElement("securityError")
                        error_message = error_info.getElementAsString("message")
                        results[security] = {"error": error_message}
                        continue
                    
                    # フィールドデータを処理
                    field_data = security_data.getElement("fieldData")
                    field_values = {}
                    
                    # 利用可能なすべてのフィールドを抽出
                    for field in fields:
                        if field_data.hasElement(field):
                            field_value = None
                            
                            # 異なるデータ型を処理
                            field_element = field_data.getElement(field)
                            if field_element.datatype() == blpapi.DataType.FLOAT64:
                                field_value = field_data.getElementAsFloat(field)
                            elif field_element.datatype() == blpapi.DataType.INT32:
                                field_value = field_data.getElementAsInt(field)
                            elif field_element.datatype() == blpapi.DataType.STRING:
                                field_value = field_data.getElementAsString(field)
                            elif field_element.datatype() == blpapi.DataType.DATE:
                                field_value = field_data.getElementAsDatetime(field).toString()
                            else:
                                field_value = str(field_data.getElement(field))
                            
                            field_values[field] = field_value
                        else:
                            field_values[field] = "N/A"
                    
                    results[security] = field_values
                    
                    # フィールドエラーをチェック
                    if security_data.hasElement("fieldExceptions"):
                        field_exceptions = security_data.getElement("fieldExceptions")
                        for i in range(field_exceptions.numValues()):
                            field_exception = field_exceptions.getValue(i)
                            field_id = field_exception.getElementAsString("fieldId")
                            error_info = field_exception.getElement("errorInfo")
                            error_message = error_info.getElementAsString("message")
                            
                            # 結果にエラー情報を追加
                            if "field_errors" not in results[security]:
                                results[security]["field_errors"] = {}
                            results[security]["field_errors"][field_id] = error_message
        
        # 完全なレスポンスを受信しているか確認
        if event.eventType() == blpapi.Event.RESPONSE:
            done = True
    
    return results

# 使用例
securities = ["AAPL US Equity", "MSFT US Equity", "IBM US Equity"]
fields = ["PX_LAST", "NAME", "MARKET_CAP", "PE_RATIO", "DIVIDEND_YIELD"]

reference_data = get_reference_data(refdata_service, securities, fields)

# 結果を表示
for security, data in reference_data.items():
    print(f"\n証券: {security}")
    if "error" in data:
        print(f"  エラー: {data['error']}")
        continue
    
    for field, value in data.items():
        if field != "field_errors":
            print(f"  {field}: {value}")
    
    if "field_errors" in data:
        print("  フィールドエラー:")
        for field, error in data["field_errors"].items():
            print(f"    {field}: {error}")

ステップ5: 歴史的データの操作

歴史的データリクエストを使用すると、1つ以上の証券の時系列データを取得できます。

def get_historical_data(refdata_service, security, fields, start_date, end_date, periodicity="DAILY"):
    """指定された証券およびフィールドの歴史的データを取得します。"""
    # リクエストを作成
    request = refdata_service.createRequest("HistoricalDataRequest")
    
    # リクエストパラメータを設定
    request.set("securities", security)
    for field in fields:
        request.append("fields", field)
    
    request.set("startDate", start_date)
    request.set("endDate", end_date)
    request.set("periodicitySelection", periodicity)
    
    # オプションのパラメータ
    # request.set("maxDataPoints", 100)  # データポイントの数を制限
    # request.set("returnEids", True)    # 要素識別子を含める
    # request.set("adjustmentNormal", True)  # 通常の企業行動に対して調整
    # request.set("adjustmentAbnormal", True)  # 異常な企業行動に対して調整
    # request.set("adjustmentSplit", True)  # 分割に対して調整
    
    print(f"{security}の{start_date}から{end_date}までの歴史的データをリクエストしています")
    
    # リクエストを送信
    session.sendRequest(request)
    
    # レスポンスを処理
    time_series = []
    done = False
    
    while not done:
        event = session.nextEvent(500)
        
        for msg in event:
            if msg.messageType() == blpapi.Name("HistoricalDataResponse"):
                security_data = msg.getElement("securityData")
                security_name = security_data.getElementAsString("security")
                
                # 証券エラーをチェック
                if security_data.hasElement("securityError"):
                    error_info = security_data.getElement("securityError")
                    error_message = error_info.getElementAsString("message")
                    print(f"{security_name}に対するエラー: {error_message}")
                    return []
                
                # フィールドデータを処理
                field_data = security_data.getElement("fieldData")
                
                for i in range(field_data.numValues()):
                    field_datum = field_data.getValue(i)
                    data_point = {"date": field_datum.getElementAsDatetime("date").toString()}
                    
                    # 要求されたすべてのフィールドを抽出
                    for field in fields:
                        if field_datum.hasElement(field):
                            data_point[field] = field_datum.getElementAsFloat(field)
                        else:
                            data_point[field] = None
                    
                    time_series.append(data_point)
                
                # フィールドエラーをチェック
                if security_data.hasElement("fieldExceptions"):
                    field_exceptions = security_data.getElement("fieldExceptions")
                    for i in range(field_exceptions.numValues()):
                        field_exception = field_exceptions.getValue(i)
                        field_id = field_exception.getElementAsString("fieldId")
                        error_info = field_exception.getElement("errorInfo")
                        error_message = error_info.getElementAsString("message")
                        print(f"{field_id}のフィールドエラー: {error_message}")
        
        # 完全なレスポンスを受信しているか確認
        if event.eventType() == blpapi.Event.RESPONSE:
            done = True
    
    return time_series

# 使用例
security = "IBM US Equity"
fields = ["PX_LAST", "OPEN", "HIGH", "LOW", "VOLUME"]
start_date = "20220101"
end_date = "20221231"

historical_data = get_historical_data(refdata_service, security, fields, start_date, end_date)

# 最初のいくつかのデータポイントを表示
print(f"\n{security}の歴史的データ:")
for i, data_point in enumerate(historical_data[:5]):
    print(f"  {data_point['date']}:")
    for field in fields:
        print(f"    {field}: {data_point.get(field)}")
print(f"  ... ({len(historical_data)} データポイント合計)")

ステップ6: リアルタイム市場データの購読

リアルタイムの更新が必要なアプリケーションの場合、市場データを購読できます：

def subscribe_market_data(session, securities, fields):
    """指定された証券およびフィールドのリアルタイム市場データを購読します。"""
    # 市場データサービスを開く
    if not session.openService("//blp/mktdata"):
        print("Failed to open //blp/mktdata service")
        return False
    
    # 購読リストを作成
    subscriptions = blpapi.SubscriptionList()
    
    # 購読に証券を追加
    for security in securities:
        # フィールドをカンマ区切りの文字列としてフォーマット
        fields_str = ",".join(fields)
        # 各証券のための固有の相関IDを作成
        cid = blpapi.CorrelationId(security)
        # 購読リストに追加
        subscriptions.add(security, fields_str, "", cid)
    
    # 購読
    session.subscribe(subscriptions)
    print(f"{len(securities)} 銘柄の市場データを購読しました")
    return subscriptions

def process_market_data(session, max_events=100):
    """受信した市場データイベントを処理します。"""
    # 最新の値を追跡する
    latest_values = {}
    
    try:
        counter = 0
        while counter < max_events:
            event = session.nextEvent(500)
            
            if event.eventType() == blpapi.Event.SUBSCRIPTION_DATA:
                for msg in event:
                    topic = msg.correlationId().value()
                    
                    if topic not in latest_values:
                        latest_values[topic] = {}
                    
                    # メッセージ内のすべてのフィールドを処理
                    for field in msg.asElement().elements():
                        field_name = field.name()
                        
                        # 管理フィールドをスキップ
                        if field_name in ["TIMESTAMP", "MESSAGE_TYPE"]:
                            continue
                            
                        # データ型に基づいて値を抽出
                        if field.datatype() == blpapi.DataType.FLOAT64:
                            value = field.getValueAsFloat()
                        elif field.datatype() == blpapi.DataType.INT32:
                            value = field.getValueAsInt()
                        elif field.datatype() == blpapi.DataType.STRING:
                            value = field.getValueAsString()
                        else:
                            value = str(field.getValue())
                        
                        latest_values[topic][field_name] = value
                        print(f"{topic} {field_name}: {value}")
            
            counter += 1
    except KeyboardInterrupt:
        print("購読処理が中断されました")
    
    return latest_values

# 使用例
securities = ["IBM US Equity", "AAPL US Equity", "MSFT US Equity"]
fields = ["LAST_PRICE", "BID", "ASK", "VOLUME"]

subscriptions = subscribe_market_data(session, securities, fields)
if subscriptions:
    latest_values = process_market_data(session, max_events=50)
    
    # 各証券の最新値を表示
    print("\n最新の値:")
    for security, values in latest_values.items():
        print(f"  {security}:")
        for field, value in values.items():
            print(f"    {field}: {value}")
    
    # 完了したら購読解除
    session.unsubscribe(subscriptions)

ステップ7: 複雑なデータ型とバルクデータの操作

ブルームバーグAPIは複雑なデータ構造と大規模なデータセットを効率的に処理できます。

日中バーデータ

日中バーのデータは、特定のインターバルでの集約された価格とボリューム情報を提供します：

def get_intraday_bars(refdata_service, security, event_type, interval, start_time, end_time):
    """日中バーのデータを取得します。"""
    # リクエストを作成
    request = refdata_service.createRequest("IntradayBarRequest")
    
    # パラメータを設定
    request.set("security", security)
    request.set("eventType", event_type)  # TRADE, BID, ASK, BID_BEST, ASK_BEST, など
    request.set("interval", interval)      # 分単位: 1, 5, 15, 30, 60, など
    request.set("startDateTime", start_time)
    request.set("endDateTime", end_time)
    
    # リクエストを送信
    session.sendRequest(request)
    
    # レスポンスを処理
    bars = []
    done = False
    
    while not done:
        event = session.nextEvent(500)
        
        for msg in event:
            if msg.messageType() == blpapi.Name("IntradayBarResponse"):
                bar_data = msg.getElement("barData")
                
                if bar_data.hasElement("barTickData"):
                    tick_data = bar_data.getElement("barTickData")
                    
                    for i in range(tick_data.numValues()):
                        bar = tick_data.getValue(i)
                        
                        # バーデータを抽出
                        time = bar.getElementAsDatetime("time").toString()
                        open_price = bar.getElementAsFloat("open")
                        high = bar.getElementAsFloat("high")
                        low = bar.getElementAsFloat("low")
                        close = bar.getElementAsFloat("close")
                        volume = bar.getElementAsInt("volume")
                        num_events = bar.getElementAsInt("numEvents")
                        
                        bars.append({
                            "time": time,
                            "open": open_price,
                            "high": high,
                            "low": low,
                            "close": close,
                            "volume": volume,
                            "numEvents": num_events
                        })
        
        if event.eventType() == blpapi.Event.RESPONSE:
            done = True
    
    return bars

# 使用例
security = "AAPL US Equity"
event_type = "TRADE"
interval = 5  # 5分間のバー
start_time = "2023-06-01T09:30:00"
end_time = "2023-06-01T16:30:00"

intraday_bars = get_intraday_bars(refdata_service, security, event_type, interval, start_time, end_time)

# 最初のいくつかのバーを表示
print(f"\n日中の{interval}分間バーの{security}:")
for i, bar in enumerate(intraday_bars[:5]):
    print(f"  {bar['time']}:")
    print(f"    OHLC: {bar['open']}/{bar['high']}/{bar['low']}/{bar['close']}")
    print(f"    ボリューム: {bar['volume']} ({bar['numEvents']} events)")
print(f"  ... ({len(intraday_bars)} バー合計)")

ステップ8: 高度な機能 - バルクデータリクエストとポートフォリオ分析

ブルームバーグAPIは高度な分析とバルクデータの取得を可能にします：

ポートフォリオ分析

def run_portfolio_analysis(refdata_service, portfolio_data, risk_model="BPAM"):
    """ブルームバーグPORT APIを使用してポートフォリオ分析を実行します。"""
    # リクエストを作成
    request = refdata_service.createRequest("PortfolioDataRequest")
    
    # 一般パラメータを設定
    request.set("riskModel", risk_model)
    
    # ポートフォリオポジションを追加
    positions = request.getElement("positions")
    for position in portfolio_data:
        pos_element = positions.appendElement()
        pos_element.setElement("security", position["security"])
        pos_element.setElement("weight", position["weight"])
    
    # 分析するリスクファクターを追加
    analyses = request.getElement("analyses")
    analyses.appendValue("RISK_FACTOR_EXPOSURES")
    analyses.appendValue("TRACKING_ERROR_CONTRIBUTION")
    
    # リクエストを送信
    session.sendRequest(request)
    
    # レスポンスを処理
    # (注: 実際のレスポンス処理はより複雑です)
    results = {}
    done = False
    
    while not done:
        event = session.nextEvent(500)
        # イベントデータを処理...
        
        if event.eventType() == blpapi.Event.RESPONSE:
            done = True
    
    return results

ステップ9: エラーハンドリングとデバッグ

堅牢なブルームバーグAPIアプリケーションには、包括的なエラーハンドリングが必要です：

def handle_bloomberg_exceptions(func):
    """ブルームバーグAPIの例外を処理するためのデコレーター。"""
    def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        except blpapi.InvalidRequestException as e:
            print(f"無効なリクエストエラー: {e}")
        except blpapi.InvalidConversionException as e:
            print(f"無効な型変換エラー: {e}")
        except blpapi.NotFoundException as e:
            print(f"要素が見つかりませんエラー: {e}")
        except blpapi.Exception as e:
            print(f"ブルームバーグAPIエラー: {e}")
        except Exception as e:
            print(f"予期しないエラー: {e}")
        return None
    return wrapper

@handle_bloomberg_exceptions
def get_safe_reference_data(refdata_service, securities, fields):
    # 組み込みのエラーハンドリングを使用した実装
    pass

ステップ10: パフォーマンス最適化とベストプラクティス

ブルームバーグAPIを使用するプロダクションシステムの場合：

リクエストバッチ処理

def batch_security_requests(securities, batch_size=50):
    """大きな証券リストを小さなグループにバッチ化します。"""
    for i in range(0, len(securities), batch_size):
        yield securities[i:i + batch_size]

# 大規模な証券リストをバッチで処理
all_securities = ["SECURITY1", "SECURITY2", ..., "SECURITY1000"]
all_results = {}

for batch in batch_security_requests(all_securities):
    batch_results = get_reference_data(refdata_service, batch, fields)
    all_results.update(batch_results)

ステップ11: リソースのクリーンアップ

完了したら、常に接続を正しく閉じます：

def clean_up(session, subscriptions=None):
    """ブルームバーグAPIリソースを適切にクリーンアップします。"""
    try:
        # アクティブな購読から解除します
        if subscriptions:
            session.unsubscribe(subscriptions)
        
        # セッションを停止します
        if session:
            session.stop()
        
        print("ブルームバーグAPIセッションが閉じられました")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"ブルームバーグセッションのクローズ時にエラーが発生しました: {e}")
        return False

# アプリケーションの最後に
clean_up(session, subscriptions)

結論

Pythonを使用したブルームバーグAPIは、世界でも最も包括的な金融データプラットフォームへの強力なアクセスを提供します。このチュートリアルでは、APIとの作業の基本的な側面を、基本的な接続とデータ取得から先進的なリアルタイムの購読およびポートフォリオ分析までカバーしました。

覚えておくべき主要なポイント：

1. 接続は必ず適切に初期化およびクローズしてください
2. パフォーマンス向上のために類似のリクエストをバッチ処理してください
3. 包括的なエラーハンドリングを実装してください
4. レート制限やデータ権限を考慮してください
5. 適切な場合は静的データをキャッシュしてください
6. 適切なデータ型および変換方法を使用してください

エンタープライズレベルのアプリケーションでは、ミッションクリティカルなシステム用に特別な接続オプションと高いスループットを提供するブルームバーグのB-PIPEオファリングを検討してください。

ブルームバーグAPIでの開発を続ける際には、利用可能なサービス、フィールド、およびベストプラクティスに関する詳細な情報について公式のブルームバーグBLPAPI文書を参照してください。ブルームバーグはAPIオファリングを定期的に更新しているため、最新の開発を把握することは、この強力な金融データアクセスツールを最大限に活用するために重要です。