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BCRA Macro — API de Estadísticas Monetarias v4.0

BCRA宏观数据 — 货币统计API v4.0

API oficial del BCRA para consultar variables macroeconómicas nacionales (no provinciales).
Base URL:

https://api.bcra.gob.ar

Catálogo total: 1220 series → 638 series nacionales en ./references/VARIABLES.md.

BCRA官方API，用于查询全国宏观经济变量（不含省级数据）。
基础URL：

https://api.bcra.gob.ar

总目录： 1220个序列 → 638个全国序列详见./references/VARIABLES.md。

Endpoints

接口端点

#	Endpoint	Uso
1	`GET /estadisticas/v4.0/Monetarias`	Catálogo de variables (paginado)
2	`GET /estadisticas/v4.0/Monetarias/{IdVariable}`	Serie histórica de una variable (paginado)
3	`GET /estadisticas/v4.0/Metodologia`	Índice de metodologías (paginado)
4	`GET /estadisticas/v4.0/Metodologia/{IdVariable}`	Ficha metodológica de una variable

Autenticación: no requiere. CORS: abierto. Encoding: ISO-8859-1 en algunos textos.

序号	端点	用途
1	`GET /estadisticas/v4.0/Monetarias`	变量目录（分页）
2	`GET /estadisticas/v4.0/Monetarias/{IdVariable}`	单个变量的历史序列（分页）
3	`GET /estadisticas/v4.0/Metodologia`	方法论索引（分页）
4	`GET /estadisticas/v4.0/Metodologia/{IdVariable}`	单个变量的方法论详情

认证： 无需认证。跨域资源共享（CORS）： 开放。编码： 部分文本采用ISO-8859-1编码。

1. Catálogo de variables

1. 变量目录

GET /estadisticas/v4.0/Monetarias

Devuelve el listado completo con metadatos (

idVariable

descripcion

categoria

tipoSerie

periodicidad

unidadExpresion

moneda

primerFechaInformada

ultFechaInformado

ultValorInformado

GET /estadisticas/v4.0/Monetarias

返回包含元数据的完整列表（

idVariable

、

descripcion

、

categoria

、

tipoSerie

、

periodicidad

、

unidadExpresion

、

moneda

、

primerFechaInformada

、

ultFechaInformado

、

ultValorInformado

）。

Filtros disponibles (query params)

可用过滤器（查询参数）

Parámetro	Tipo	Descripción
`IdVariable`	int	Filtra por ID exacto
`Categoria`	string	Búsqueda parcial sin acentos ( `"depositos"` , `"prestamos"` )
`Periodicidad`	string	`D` diaria, `M` mensual, `T` trimestral
`Moneda`	string	`PES` , `DOL` , `ML` , `ME` , `MEyML`
`TipoSerie`	string	`Stock` , `Flujo` , `Tasa` , etc.
`UnidadExpresion`	string	Texto libre
`Limit`	int	Default 1000, máx 3000
`Offset`	int	Paginación (sumar al salto)

参数	类型	描述
`IdVariable`	int	按精确ID过滤
`Categoria`	string	无重音部分匹配（如 `"depositos"` 、 `"prestamos"` ）
`Periodicidad`	string	`D` 日度, `M` 月度, `T` 季度
`Moneda`	string	`PES` 、 `DOL` 、 `ML` 、 `ME` 、 `MEyML`
`TipoSerie`	string	`Stock` 、 `Flujo` 、 `Tasa` 等
`UnidadExpresion`	string	自由文本
`Limit`	int	默认1000，最大3000
`Offset`	int	分页偏移量

Ejemplo mínimo

最简示例

python

import requests, pandas as pd
r = requests.get("https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Monetarias", params={"Limit": 3000})
df = pd.DataFrame(r.json()["results"])

python

import requests, pandas as pd
r = requests.get("https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Monetarias", params={"Limit": 3000})
df = pd.DataFrame(r.json()["results"])

2. Serie histórica de una variable

2. 单个变量的历史序列

GET /estadisticas/v4.0/Monetarias/{IdVariable}

Devuelve

{idVariable, detalle: [{fecha, valor}]}

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`IdVariable`	int (path)	Sí	ID de la variable
`Desde`	string	No	`YYYY-MM-DD`
`Hasta`	string	No	`YYYY-MM-DD`
`Limit`	int	No	Default 1000, máx 3000
`Offset`	int	No	Paginación

python

r = requests.get("https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Monetarias/1",
                 params={"Desde": "2020-01-01", "Hasta": "2025-12-31"})
df = pd.DataFrame(r.json()["results"][0]["detalle"])
df["fecha"] = pd.to_datetime(df["fecha"])
df = df.set_index("fecha").sort_index()

GET /estadisticas/v4.0/Monetarias/{IdVariable}

{idVariable, detalle: [{fecha, valor}]}

。

参数	类型	是否必填	描述
`IdVariable`	int（路径参数）	是	变量ID
`Desde`	string	否	`YYYY-MM-DD`
`Hasta`	string	否	`YYYY-MM-DD`
`Limit`	int	否	默认1000，最大3000
`Offset`	int	否	分页偏移量

python

r = requests.get("https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Monetarias/1",
                 params={"Desde": "2020-01-01", "Hasta": "2025-12-31"})
df = pd.DataFrame(r.json()["results"][0]["detalle"])
df["fecha"] = pd.to_datetime(df["fecha"])
df = df.set_index("fecha").sort_index()

3. Metodologías

3. 方法论

GET /estadisticas/v4.0/Metodologia           # índice paginado
GET /estadisticas/v4.0/Metodologia/{idVar}   # ficha completa

python

r = requests.get("https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Metodologia/1")
print(r.json()["results"][0]["detalle"])

GET /estadisticas/v4.0/Metodologia           # 分页索引
GET /estadisticas/v4.0/Metodologia/{idVar}   # 完整详情页

python

r = requests.get("https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Metodologia/1")
print(r.json()["results"][0]["detalle"])

4. Paginación: cómo superar el límite de 3000 registros

4. 分页：如何突破3000条记录限制

El API devuelve máximo 3000 filas por llamada y la serie diaria más larga (Reservas internacionales, ID 1) tiene ~9000 observaciones desde 1996. Hay dos estrategias.

API每次调用最多返回3000行数据，而最长的日度序列（国际储备，ID 1）自1996年以来有约9000条记录。有两种解决策略。

Estrategia A — Paginación con

Offset

(la más simple)

策略A — 使用

Offset

分页（最简单）

Iterar sumando

Offset += Limit

hasta que la respuesta venga vacía.

python

import requests, pandas as pd

def get_serie(id_variable, limit=3000):
    url = f"https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Monetarias/{id_variable}"
    offset, partes = 0, []
    while True:
        r = requests.get(url, params={"Limit": limit, "Offset": offset}).json()
        det = r["results"][0]["detalle"]
        if not det:
            break
        partes.append(pd.DataFrame(det))
        offset += limit
    df = pd.concat(partes).drop_duplicates("fecha").sort_values("fecha")
    df["fecha"] = pd.to_datetime(df["fecha"])
    return df.set_index("fecha")

reservas = get_serie(1)  # ~9000 observaciones desde 1996

循环累加

Offset += Limit

直到返回结果为空。

python

import requests, pandas as pd

def get_serie(id_variable, limit=3000):
    url = f"https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Monetarias/{id_variable}"
    offset, partes = 0, []
    while True:
        r = requests.get(url, params={"Limit": limit, "Offset": offset}).json()
        det = r["results"][0]["detalle"]
        if not det:
            break
        partes.append(pd.DataFrame(det))
        offset += limit
    df = pd.concat(partes).drop_duplicates("fecha").sort_values("fecha")
    df["fecha"] = pd.to_datetime(df["fecha"])
    return df.set_index("fecha")

reservas = get_serie(1)  # 自1996年以来约9000条记录

Estrategia B — Chunking por rango de fechas (más rápido en serie larga)

策略B — 按日期范围分块（长序列更快）

Partir el rango total en ventanas (ej. anual) y pedir cada una con

Desde

Hasta

. Es preferible cuando la serie tiene >50.000 obs o se quieren datos muy antiguos en simultáneo.

python

import requests, pandas as pd
from datetime import date

def get_serie_por_chunks(id_variable, desde, hasta, ventana_dias=365):
    url = f"https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Monetarias/{id_variable}"
    partes, d = [], pd.to_datetime(desde)
    fin = pd.to_datetime(hasta)
    while d <= fin:
        h = min(d + pd.Timedelta(days=ventana_dias - 1), fin)
        r = requests.get(url, params={"Desde": d.strftime("%Y-%m-%d"),
                                       "Hasta": h.strftime("%Y-%m-%d"),
                                       "Limit": 3000}).json()
        partes.append(pd.DataFrame(r["results"][0]["detalle"]))
        d = h + pd.Timedelta(days=1)
    df = pd.concat(partes).drop_duplicates("fecha").sort_values("fecha")
    df["fecha"] = pd.to_datetime(df["fecha"])
    return df.set_index("fecha")

base = get_serie_por_chunks(15, "1996-01-01", date.today().isoformat())

将总日期范围拆分为多个窗口（例如按年），使用

Desde

Hasta

参数分别请求。当序列记录数>50000条或需要同时获取古老数据时，优先选择此策略。

python

import requests, pandas as pd
from datetime import date

def get_serie_por_chunks(id_variable, desde, hasta, ventana_dias=365):
    url = f"https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Monetarias/{id_variable}"
    partes, d = [], pd.to_datetime(desde)
    fin = pd.to_datetime(hasta)
    while d <= fin:
        h = min(d + pd.Timedelta(days=ventana_dias - 1), fin)
        r = requests.get(url, params={"Desde": d.strftime("%Y-%m-%d"),
                                       "Hasta": h.strftime("%Y-%m-%d"),
                                       "Limit": 3000}).json()
        partes.append(pd.DataFrame(r["results"][0]["detalle"]))
        d = h + pd.Timedelta(days=1)
    df = pd.concat(partes).drop_duplicates("fecha").sort_values("fecha")
    df["fecha"] = pd.to_datetime(df["fecha"])
    return df.set_index("fecha")

base = get_serie_por_chunks(15, "1996-01-01", date.today().isoformat())

Estrategia C — Catálogo paginado (para re-listar todas las variables)

策略C — 分页获取完整目录（重新列出所有变量）

python

def catalogo_completo(limit=3000):
    url = "https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Monetarias"
    offset, todo = 0, []
    while True:
        r = requests.get(url, params={"Limit": limit, "Offset": offset}).json()
        batch = r["results"]
        todo += batch
        if len(batch) < limit:
            break
        offset += limit
    return pd.DataFrame(todo)

python

def catalogo_completo(limit=3000):
    url = "https://api.bcra.gob.ar/estadisticas/v4.0/Monetarias"
    offset, todo = 0, []
    while True:
        r = requests.get(url, params={"Limit": limit, "Offset": offset}).json()
        batch = r["results"]
        todo += batch
        if len(batch) < limit:
            break
        offset += limit
    return pd.DataFrame(todo)

Reglas de oro

黄金法则

La respuesta no incluye
total
→ siempre hay que chequear con
```
len(batch) < limit
```
o
```
detalle == []
```
.
Hacer una sola llamada grande (Limit=3000) es más eficiente que muchas chicas.
La API no impone rate-limit público pero ser cortés: agregar
```
time.sleep(0.2)
```
entre llamadas si se itera en masa.

响应不包含
total
字段 → 必须通过
```
len(batch) < limit
```
或
```
detalle == []
```
判断是否结束。
单次调用获取大量数据（Limit=3000）比多次小调用更高效。
API未公开限制请求频率，但请保持友好：批量循环时在调用之间添加
```
time.sleep(0.2)
```
。

Variables nacionales (IDs más usados)

全国变量（最常用ID）

Listado completo en

VARIABLES.md

(638 series nacionales). Las 30 más consultadas:

ID	Descripción	Per.
1	Reservas internacionales (mill. USD)	D
4	Tipo de cambio minorista ($/USD)	D
5	Tipo de cambio mayorista de referencia ($/USD)	D
7	Tasa BADLAR bancos privados (% TNA)	D
8	Tasa TM20 bancos privados (% TNA)	D
11	Tasa BAIBAR (% TNA)	D
12	Tasa depósitos 30 días (% TNA)	D
13	Tasa adelantos cta. cte. (% TNA)	D
14	Tasa préstamos personales (% TNA)	D
15	Base monetaria (mill. $)	D
16	Circulación monetaria (mill. $)	D
17	Billetes y monedas en poder del público (mill. $)	D
18	Depósitos en entidades financieras (mill. $)	D
19	Préstamos al sector privado (mill. $)	D
26	Tasa de política monetaria (% TNA)	D
27	Variación mensual IPC (%)	M
28	Variación interanual IPC (%)	M
29	REM - mediana inflación prox. 12 meses (%)	M
30	CER (índice, base 2.2.02=1)	D
31	UVA ($)	D
32	UVI ($)	D
40	ICL - Índice Contratos Locación ($)	D
1187	Banda cambiaria - límite inferior ($/USD)	D
1188	Banda cambiaria - límite superior ($/USD)	D
1189	Tasa plazo fijo pesos (% TNA)	D
1197	Tasa Intereses Moratorios TIM (% TNA)	D
1232	M1 (mill. $)	D
1233	M2 (mill. $)	D
1234	M3 (mill. $)	D

Tip: el ID cambia con la refactorización del API. Para confirmar el ID actual de una variable usar el endpoint de catálogo.

完整列表见

VARIABLES.md

（638个全国序列）。以下是30个最常查询的变量：

ID	描述	频率
1	国际储备（百万美元）	日度
4	零售汇率（$/USD）	日度
5	参考批发汇率（$/USD）	日度
7	私人银行BADLAR利率（% TNA）	日度
8	私人银行TM20利率（% TNA）	日度
11	BAIBAR利率（% TNA）	日度
12	30天存款利率（% TNA）	日度
13	活期账户预支利率（% TNA）	日度
14	个人贷款利率（% TNA）	日度
15	基础货币（百万比索）	日度
16	货币流通量（百万比索）	日度
17	公众持有的纸币和硬币（百万比索）	日度
18	金融机构存款（百万比索）	日度
19	对私人部门贷款（百万比索）	日度
26	货币政策利率（% TNA）	日度
27	IPC月度变化率（%）	月度
28	IPC年度变化率（%）	月度
29	REM - 未来12个月通胀中位数（%）	月度
30	CER（指数，基准2.2.02=1）	日度
31	UVA（比索）	日度
32	UVI（比索）	日度
40	ICL - 租赁合同指数（比索）	日度
1187	汇率区间 - 下限（$/USD）	日度
1188	汇率区间 - 上限（$/USD）	日度
1189	比索定期存款利率（% TNA）	日度
1197	逾期利率TIM（% TNA）	日度
1232	M1（百万比索）	日度
1233	M2（百万比索）	日度
1234	M3（百万比索）	日度

提示： API重构后ID可能变化。如需确认变量当前ID，请使用目录端点查询。

Categorías presentes en el catálogo

目录中的分类

Categoría	Cantidad nacional	Descripción
Principales Variables	35	Indicadores macro headline (tasas, TC, reservas, base, CER, UVA, IPC)
Informe Monetario Diario	33	Series diarias del IMD (líneas del exterior, M1/M2/M3, créditos BCRA)
Series.xlsm	154	Factores de variación de la base monetaria y reservas
Tasas de interés de depósitos	10	Tasas de depósitos desagregadas por moneda y plazo
Préstamos por tipo de titular y destino	74	Préstamos por destino (hipotecarios, prendarios, personales)
Préstamos por tipo de titular	120	Préstamos al sector público/privado nacional, por moneda
Depósitos por tipo de titular	212	Depósitos del sector público/privado nacional, por moneda y plazo

Excluidas (582 series provinciales/municipales): los IDs 322+ desagregan por provincia (Buenos Aires, Córdoba, Santa Fe, etc.) y los items que mencionan "gobiernos provinciales" o "municipales" sin agregado nacional.

分类	全国序列数量	描述
主要变量	35	核心宏观指标（利率、汇率、储备、基础货币、CER、UVA、IPC）
每日货币报告	33	IMD日度序列（外部线条、M1/M2/M3、BCRA信贷）
Series.xlsm	154	基础货币和储备变化因素
存款利率	10	按货币和期限细分的存款利率
按主体类型和用途划分的贷款	74	按用途划分的贷款（抵押、质押、个人）
按主体类型划分的贷款	120	对全国公共/私人部门的贷款，按货币划分
按主体类型划分的存款	212	全国公共/私人部门的存款，按货币和期限划分

排除项（582个省级/市级序列）： ID 322及以上为省级细分数据（布宜诺斯艾利斯、科尔多瓦、圣达菲等），提及“省级政府”或“市级”且无全国汇总的项目也被排除。

Códigos de moneda

货币代码

Código	Significado
`ML`	Moneda local (pesos argentinos)
`ME`	Moneda extranjera (dólares)
`MEyML`	Agregado moneda local + extranjera
`USD`	Dólares (sin conversión)

代码	含义
`ML`	本币（阿根廷比索）
`ME`	外币（美元）
`MEyML`	本币+外币汇总
`USD`	美元（未转换）

Tipos de serie

序列类型

Saldos a fin de mes

Saldos

Tasa de interés

Flujo diario

Tipo de cambio

Variación

Cociente

Índice

Unidad de cuenta

Margen

Monto

月末余额

余额

利率

日度流量

汇率

变化率

比率

指数

计价单位

利差

金额

Consideraciones técnicas

技术注意事项

Sin autenticación — no requiere key ni token.
Tope de paginado: 3000 registros por llamada.
Encoding: las respuestas pueden traer caracteres extendidos (ISO-8859-1) — usar
```
response.encoding
```
o
```
pd.read_json(..., encoding="utf-8")
```
.
Formato fechas: ISO 8601 (
```
YYYY-MM-DD
```
).
SLA: best-effort, sin garantías formales.

无需认证 — 无需密钥或令牌。
分页上限： 每次调用最多3000条记录。
编码： 响应可能包含扩展字符（ISO-8859-1） — 使用
```
response.encoding
```
或
```
pd.read_json(..., encoding="utf-8")
```
处理。
日期格式： ISO 8601（
```
YYYY-MM-DD
```
）。
服务水平协议（SLA）： 尽力而为，无正式保障。

bcra-macro

Original

Translation

BCRA Macro — API de Estadísticas Monetarias v4.0

BCRA宏观数据 — 货币统计API v4.0

Endpoints

接口端点

1. Catálogo de variables

1. 变量目录

Filtros disponibles (query params)

可用过滤器（查询参数）

Ejemplo mínimo

最简示例

2. Serie histórica de una variable

2. 单个变量的历史序列

3. Metodologías

3. 方法论

4. Paginación: cómo superar el límite de 3000 registros

4. 分页：如何突破3000条记录限制

Estrategia A — Paginación con
`Offset`
(la más simple)

策略A — 使用
`Offset`
分页（最简单）

Estrategia B — Chunking por rango de fechas (más rápido en serie larga)

策略B — 按日期范围分块（长序列更快）

Estrategia C — Catálogo paginado (para re-listar todas las variables)

策略C — 分页获取完整目录（重新列出所有变量）

Reglas de oro

黄金法则

Variables nacionales (IDs más usados)

全国变量（最常用ID）

Categorías presentes en el catálogo

目录中的分类

Códigos de moneda

货币代码

Tipos de serie

序列类型

Consideraciones técnicas

技术注意事项

Enlaces útiles

有用链接

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BCRA宏观数据 — 货币统计API v4.0

Endpoints

接口端点

1. Catálogo de variables

1. 变量目录

Filtros disponibles (query params)

可用过滤器（查询参数）

Ejemplo mínimo

最简示例

2. Serie histórica de una variable

2. 单个变量的历史序列

3. Metodologías

3. 方法论

4. Paginación: cómo superar el límite de 3000 registros

4. 分页：如何突破3000条记录限制

Estrategia A — Paginación con Offset (la más simple)

策略A — 使用Offset分页（最简单）

Estrategia B — Chunking por rango de fechas (más rápido en serie larga)

策略B — 按日期范围分块（长序列更快）

Estrategia C — Catálogo paginado (para re-listar todas las variables)

策略C — 分页获取完整目录（重新列出所有变量）

Reglas de oro

黄金法则

Variables nacionales (IDs más usados)

全国变量（最常用ID）

Categorías presentes en el catálogo

目录中的分类

Códigos de moneda

货币代码

Tipos de serie

序列类型

Consideraciones técnicas

技术注意事项

Enlaces útiles

有用链接

Estrategia A — Paginación con
`Offset`
(la más simple)

策略A — 使用
`Offset`
分页（最简单）