{
"years": [
2025,
2024,
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2022,
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}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/10112/mcdonalds+stock+pricing+data+api/19312/fetch+years+available+in+dataset' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{}'
{
"Year": 1998,
"Average Stock Price": 16.4655,
"Year Open": 12.5852,
"Year High": 20.8109,
"Year Low": 11.9906,
"Year Close": 20.4123,
"Annual % Change": 61.77
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/10112/mcdonalds+stock+pricing+data+api/19315/get+mcdonalds+corporation+price+by+year' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"year":"Required"}'
{
"Date": "Jun 3, 2024",
"Open": 257.93,
"High": 259.95,
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"Close": 259.75,
"Adj Close": 252.36,
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}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/10112/mcdonalds+stock+pricing+data+api/19320/get+mcdonald%27s+historical+stock+price+by+date' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"date":"Required"}'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए मैकडॉनल्ड्स स्टॉक प्राइसिंग डेटा API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
मैकडॉ्नाल्ड्स स्टॉक प्राइसिंग डेटा एपीआई उपयोगकर्ताओं को प्रोग्रामेटिक तरीके से मैकडॉर्नाल्ड्स (एमसीडी) के ऐतिहासिक स्टॉक डेटा को प्राप्त करने की अनुमति देता है जिसमें दैनिक ओपनिंग और क्लोजिंग कीमतें उच्चतम, न्यूनतम, समायोजित क्लोज़ मान और ट्रेडिंग वॉल्यूम शामिल हैं यह एपीआई वित्तीय विश्लेषकों, डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें अनुसंधान, बैकटेस्टिंग ट्रेडिंग रणनीतियों, वित्तीय मॉडलिंग या विज़ुअलाइज़ेशन के लिए विश्वसनीय स्टॉक प्रदर्शन डेटा की आवश्यकता होती है
McDonalds स्टॉक प्राइसिंग डेटा एपीआई ऐतिहासिक स्टॉक डेटा प्रदान करता है जिसमें दैनिक उद्घाटन और समापन मूल्य उच्चतम निम्नतम समायोजित समापन मूल्य और व्यापार वोल्यूम शामिल हैं McDonald's (MCD) के लिए
मैकडॉनल्ड्स स्टॉक प्राइसिंग डेटा एपीआई द्वारा लौटाए गए डेटा आमतौर पर JSON प्रारूप में होते हैं जो विभिन्न प्रोग्रामिंग वातावरणों में आसान एकीकरण और हेरफेर की अनुमति देते हैं
McDonalds स्टॉक प्राइसिंग डेटा API का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है जैसे वित्तीय विश्लेषण बैकटेस्टिंग ट्रेडिंग रणनीतियाँ वित्तीय मॉडलिंग और डेटा विज़ुअलाइजेशन ताकि मैकडॉनल्ड्स के स्टॉक प्रदर्शन का मूल्यांकन किया जा सके
एपीआई का आउटपुट विशिष्ट डेटा क्षेत्रों को शामिल करता है जैसे तिथि, खुलने की कीमत, बंद होने की कीमत, उच्च कीमत, निम्न कीमत, समायोजित बंद मूल्य और प्रत्येक व्यापार दिवस के लिए व्यापार मात्रा
डेवलपर्स HTTP अनुरोध करके मैकडोनाल्ड्स स्टॉक प्राइसिंग डेटा एपीआई को एकीकृत कर सकते हैं ताकि ऐतिहासिक स्टॉक डेटा को पुनः प्राप्त किया जा सके जिसे फिर उनके अनुप्रयोगों में विश्लेषण या दृश्यांकन के लिए संसाधित और प्रदर्शित किया जा सके
यह एंडपॉइंट उन वर्षों की सूची लौटाता है जिनके लिए मैकडॉनल्ड्स के ऐतिहासिक स्टॉक डेटा उपलब्ध है प्रतिक्रिया में वर्षों की एक श्रेणी शामिल है जिससे उपयोगकर्ता विशिष्ट वर्षों को आगे के डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए चुन सकते हैं
उत्तर में वर्ष, औसत स्टॉक मूल्य, वर्ष प्रारंभ, वर्ष उच्च, वर्ष न्यून, वर्ष समापन, और वार्षिक % परिवर्तन जैसे क्षेत्रों को शामिल किया गया है जो निर्दिष्ट वर्ष के लिए स्टॉक प्रदर्शन का समग्र अवलोकन प्रदान करता है
उपयोगकर्ता उस विशेष दिन के लिए स्टॉक डेटा प्राप्त करने के लिए एक तिथि पैरामीटर निर्दिष्ट कर सकते हैं API सितंबर 9 2020 से सितंबर 9 2025 तक की तिथियों का समर्थन करती है जिससे लक्षित ऐतिहासिक विश्लेषण की अनुमति मिलती है
प्रतिक्रिया को वस्तुओं के एक ऐरे के रूप में संरचित किया गया है जिसमें तिथि, ओपन, उच्च, निम्न, बंद, समायोजित बंद और वॉल्यूम जैसे फ़ील्ड शामिल हैं यह संगठन दैनिक स्टॉक प्रदर्शन मैट्रिक्स तक आसान पहुंच की सुविधा प्रदान करता है
सामान्य उपयोग के मामलों में वित्तीय विश्लेषण करना ट्रेडिंग रणनीतियों का बैकटेस्टिंग करना वित्तीय मॉडल बनाना और समय के साथ स्टॉक प्रदर्शन प्रवृत्तियों का दृश्यकरण करना शामिल है जो निवेश निर्णय लेने में सहायता करता है
उपयोगकर्ता JSON प्रतिक्रिया को विश्लेषण या दृश्यता के लिए संबंधित क्षेत्रों को निकालने के लिए पार्स कर सकते हैं उदाहरण के लिए वे प्रवृत्तियों की गणना कर सकते हैं वार्षिक प्रदर्शन की तुलना कर सकते हैं या प्रदान किए गए डेटा का उपयोग करके दैनिक मूल्य परिवर्तनों को दृश्यता दे सकते हैं
एपीआई विश्वसनीय वित्तीय बाजारों और संस्थानों से डेटा स्रोत करता है जिससे सटीकता सुनिश्चित होती है नियमित अपडेट और प्रमाणीकरण प्रक्रियाएं डेटा की अखंडता और उपयोगकर्ताओं के लिए विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए लागू की जाती हैं
उपयोगकर्ताओं को रिक्त एरे या शून्य मान के लिए प्रतिक्रिया की जांच करनी चाहिए जो अनुरोधित पैरामीटर के लिए डेटा की अनुपस्थिति को दर्शाता है अपने अनुप्रयोगों में त्रुटि प्रबंधन लागू करना ऐसे परिदृश्यों को प्रभावी ढंग से संभालने में मदद कर सकता है