Через запросы к бесплатному API Мосбиржи (ISS MOEX) собираю все облигации на бирже и некоторые их метрики:

• дата начала торгов
• дата погашения
• размеры купонов
• расчитанная мосбиржей доходность
• объемы торгов .. и ряд других

Метрики сохраняю в SQLLite базу (простая, файловая, локальная). Для дальнейшего анализа. В коде есть несколько примеров анализа и построений отчетов с использованием Pandas. Однако можно использовать любые инструменты для работы с SQL базами.

Что-то или всё может не работать.

По большому счету это код для личного использования, экспериментов и для съемки видео на канале https://www.youtube.com/c/AzzraelCode Рекомендую посмотреть остальные мои видео в плейлисте ISS MOEX https://www.youtube.com/watch?v=lkrwSLpeN1I&list=PLWVnIRD69wY62qRnOw8EjaKyC8buYe1GH

1. Создать SQLLite базу (файл) можно с использованием SQLLite Studio (или любой другой программы) с полями описанными в модели ( или используй SQLAlchemy для создания таблицы из модели ;) ). И положить её в папку _db проекта.

2. Установить питон и зависимости python -m pip install -r requirements.txt

3. В консоли (cmd) перейти в директорию установки и python __main__.py для получения списка доступных комманд