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API gratuita de la Reserva Federal (FRED): 840K+ series macroeconómicas (GDP, CPI, tasas, empleo, M2, VIX, treasuries).
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API gratuita de la Reserva Federal (FRED): 840K+ series macroeconómicas (GDP, CPI, tasas, empleo, M2, VIX, treasuries).
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SOC 職業分類に基づく
History of Market (historyofmarket.com) — API publica con 88 datasets historicos de indices US desde 1871. S&P 500 (price, CAPE, EPS, drawdowns, changes, constituents), Nasdaq Composite/Nasdaq 100 (price, volatility, VXN, changes), Dow Jones, SOX/SMH, sector ETFs (XLK, XLF), Magnificent 7 y macro. Sin API key, CORS libre, CC BY 4.0.
API no oficial de Yahoo Finance: precios, históricos, fundamentales, opciones, noticias en JSON puro sin wrappers.
Construcción y optimización cuantitativa de portafolios: Markowitz (scipy.optimize + Monte Carlo), Black-Litterman (prior CAPM, views absolutas/relativas, posterior bayesiano), HRP/HERC/NCO (clustering jerárquico, risk parity, NCO con restricciones). Todo flat numpy + scipy, sin Riskfolio-Lib ni PyPortfolioOpt.
Trading API de Primary (Matba ROFEX): futuros, opciones, acciones, bonos. Órdenes, posiciones, cuenta, market data.
Academic backtesting framework for quantitative research. ~30 risk and performance ratios, 10 classes of indicators, event-driven engine with 6+ strategies, MPT optimizer, forward-looking simulation with Johnson SU + t-Copula, walk-forward CV, stress testing, fundamental analysis (Altman Z, Piotroski, DuPont). All flat Python + numpy.
Pricing completo de opciones europeas y americanas. 9 metodos: Black-Scholes, Binomial CRR, Trinomial, Monte Carlo (antithetic) + Longstaff-Schwartz, Bjerksund-Stensland 2002 / BAW (American closed-form), Heston 1993 (vol estocastica, sonrisa via Fourier), Bates 1996 (Heston + Merton jumps, crash risk), greeks (BS), implied vol, P(ITM) y P(Profit). Disenado para backtesting: cada funcion es flat Python vectorizado con numpy (sin abstracciones), usa math.erfc (no scipy). BS 2.4 us/op, BS2 3.6 us, Heston 400 us, Binomial N=500 5.6 ms. CLI con 15 modos mas validate y bench. Time complexity O(1) para todos los closed-form.
| name | fred-macro |
| description | API gratuita de la Reserva Federal (FRED): 840K+ series macroeconómicas (GDP, CPI, tasas, empleo, M2, VIX, treasuries). |
| license | MIT |
| metadata | {"category":"finanzas, api, macroeconomia, federal-reserve, eeUU","language":"es","source":"https://fred.stlouisfed.org/docs/api/fred/"} |
API gratuita y oficial de la Reserva Federal de St. Louis (FRED) con 840,000+ series temporales macroeconómicas: PIB, inflación (CPI/PCE), tasas de interés, empleo, M2, VIX, treasuries, hipotecas y más.
Base URL: https://api.stlouisfed.org/fred
Documentación oficial: fred.stlouisfed.org/docs/api/fred/
import os
API_KEY = os.getenv("FRED_API_KEY") # Recomendado
# o directamente para pruebas:
# API_KEY = "TU_API_KEY_AQUI"
⚠️ NUNCA hardcodear la API key en código compartido/commits.
| Límite | Valor |
|---|---|
| Requests por minuto | 120 req/min |
| Requests por día | Ilimitado (sin límite diario explícito) |
| Máx observaciones por request | 100,000 |
| Máx series por request | Depende del endpoint (generalmente 1) |
| Costo | Completamente GRATIS |
observation_start y observation_end para limitar rangos| Endpoint | Descripción | Auth |
|---|---|---|
GET /fred/series/observations | Valores históricos de una serie | API Key |
GET /fred/series/search | Buscar series por texto | API Key |
GET /fred/series | Metadatos de una serie | API Key |
GET /fred/series/categories | Categorías de una serie | API Key |
GET /fred/series/release | Release asociado a una serie | API Key |
| Endpoint | Descripción |
|---|---|
GET /fred/category | Información de una categoría |
GET /fred/category/children | Subcategorías |
GET /fred/category/related | Categorías relacionadas |
GET /fred/category/series | Series en una categoría |
GET /fred/release | Información de un release |
GET /fred/release/dates | Fechas de un release |
GET /fred/release/series | Series en un release |
| Endpoint | Descripción |
|---|---|
GET /fred/tags | Buscar tags |
GET /fred/related_tags | Tags relacionados |
GET /fred/tags/series | Series con un tag específico |
GET /fred/series/tags | Tags de una serie |
| Endpoint | Descripción |
|---|---|
GET /fred/sources | Lista de fuentes de datos |
GET /fred/source | Información de una fuente |
| Endpoint | Descripción |
|---|---|
GET /fred/series/updates | Series actualizadas recientemente |
GET /fred/seasonal/adjustments | Opciones de ajuste estacional |
Por defecto devuelve XML. Se puede cambiar con &file_type=json:
{
"realtime_start": "2026-06-01",
"realtime_end": "2026-06-01",
"observation_start": "1954-07-01",
"observation_end": "2026-06-01",
"units": "lin",
"count": 864,
"observations": [
{
"realtime_start": "2026-06-01",
"realtime_end": "2026-06-01",
"date": "1954-07-01",
"value": "."
},
{
"realtime_start": "2026-06-01",
"realtime_end": "2026-06-01",
"date": "1954-10-01",
"value": "126.8"
}
]
}
Nota: valores
"."indican dato no disponible (N/A).
Las series FRED están organizadas en categorías (ids numéricos):
| ID | Categoría | Ejemplos |
|---|---|---|
| 0 | Todas las categorías (raíz) | — |
| 32991 | Population, Employment, & Labor Markets | UNRATE, PAYEMS, NFP |
| 32992 | National Income & Product Accounts | GDP, GDPC1, GNP |
| 32993 | Consumer Price Indexes (CPI) | CPIAUCSL, CPILFESL |
| 32994 | Producer Price Indexes (PPI) | PPIACO, PPIFIS |
| 32995 | Interest Rates | FEDFUNDS, DGS10, DGS2 |
| 32996 | Money, Banking, & Finance | M2SL, M1SL, TOTBKCR |
| 32997 | International Trade | BOPGSTB |
| 33000 | U.S. Regional Data | Estadísticas estatales |
| 33001 | Academic Data | Datos académicos |
Ver referencia completa en references/SERIES_REFERENCE.md.
import requests
API_KEY = "TU_API_KEY"
url = "https://api.stlouisfed.org/fred/series/observations"
params = {
"series_id": "GDP",
"api_key": API_KEY,
"file_type": "json",
"observation_start": "2020-01-01",
"observation_end": "2025-12-31"
}
r = requests.get(url, params=params)
data = r.json()
for obs in data["observations"]:
if obs["value"] != ".":
print(obs["date"], obs["value"])
params = {
"api_key": API_KEY,
"file_type": "json",
"search_text": "inflation",
"search_type": "full_text", # o "series_id"
"limit": 10
}
r = requests.get("https://api.stlouisfed.org/fred/series/search", params=params)
import pandas as pd
import requests
def fetch_fred(series_id, api_key, start="2020-01-01"):
url = "https://api.stlouisfed.org/fred/series/observations"
params = {"series_id": series_id, "api_key": api_key,
"file_type": "json", "observation_start": start}
r = requests.get(url, params=params)
df = pd.DataFrame(r.json()["observations"])
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
df["value"] = pd.to_numeric(df["value"], errors="coerce")
return df.set_index("date")["value"]
gdp = fetch_fred("GDP", API_KEY)
cpi = fetch_fred("CPIAUCSL", API_KEY)
fedfunds = fetch_fred("FEDFUNDS", API_KEY)
| Script | Descripción |
|---|---|
| fetch_series.py | Descarga una o más series FRED en CSV/JSON/Parquet |
| search_series.py | Busca series FRED por texto, categoría o tag |
| download_multiple.py | Descarga batches de series predefinidas por categoría |
| Serie | Descripción | Frecuencia |
|---|---|---|
GDP | PIB Nominal (Billions $) | Trimestral |
GDPC1 | PIB Real (Billions chained $) | Trimestral |
CPIAUCSL | IPC General (CPI All Items) | Mensual |
CPILFESL | IPC Subyacente (Core CPI) | Mensual |
PCEPILFE | PCE Subyacente (Core PCE) | Mensual |
FEDFUNDS | Tasa de Fondos Federales | Diaria |
DFF | Tasa de Fondos Federales (efectiva) | Diaria |
DGS10 | Treasury a 10 años | Diaria |
DGS2 | Treasury a 2 años | Diaria |
T10Y2Y | Spread 10y-2y (curva invertida) | Diaria |
UNRATE | Tasa de Desempleo | Mensual |
PAYEMS | Nóminas no agrícolas (Nonfarm Payrolls) | Mensual |
M2SL | M2 Money Supply | Mensual |
M1SL | M1 Money Supply | Mensual |
VIXCLS | VIX (volatilidad S&P 500) | Diaria |
BAA10Y | Spread BAA - 10y (credit spread) | Diaria |
TOTALSA | Ventas Minoristas | Mensual |
INDPRO | Producción Industrial | Mensual |
HOUST | Viviendas Iniciadas | Mensual |
MORTGAGE30US | Tasa Hipoteca 30 años | Semanal |
Referencia completa: references/SERIES_REFERENCE.md (100+ series documentadas).
file_type=json: más fácil de parsear que XMLobservation_start para evitar descargar historia innecesaria".": representan datos no disponibles (NaN)FRED_API_KEY