Research
Datos macroeconómicos I: FRED como fuente de datos con Python
Primera entrega de la serie: acceso a la API de FRED desde un notebook de Python y descarga de una serie económica
- 7 Ago 2026
- Datos Macro y Fundamentales
- Serie Datos Macro / FRED
- Research 1 de 8
Primer informe de una serie dedicada a incorporar información macroeconómica al trading cuantitativo con AmiBroker. Presenta FRED, la base de datos del Federal Reserve Bank of St. Louis, explica cómo se identifican sus series y cómo se obtiene una API Key, y construye un primer notebook de Python que descarga una serie, la convierte en un DataFrame de pandas y la representa gráficamente. Incluye el código de la función de descarga.
Metodología
De la API de FRED a un DataFrame de pandas
El informe parte de que una parte de los movimientos de medio y largo plazo de los mercados se relaciona con variables que no proceden del precio, y plantea estudiarlas a partir de datos observables y reglas objetivas, sin previsiones discrecionales. Para ello combina FRED como fuente de información, Python para descargar y procesar los datos y AmiBroker como entorno de análisis.
La parte práctica recorre la obtención de la API Key y desarrolla una función genérica de descarga, reutilizable con cualquier serie de FRED, que se prueba con la tasa de desempleo estadounidense y se visualiza con matplotlib. La integración con AmiBroker mediante AmiPy queda para los capítulos siguientes; el código completo del notebook se encuentra en el Research.
Relación con la Serie
Pertenece a la Serie Datos Macro / FRED · Research 1 de 8
Este Research forma parte de la Serie «Datos Macro / FRED» y no se vende por separado.
Research Serie
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Serie Datos Macro / FRED · 8 Research
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