finagg: 一款强大的财务数据聚合与分析 Python 工具包

Ray

finagg: 财务数据处理的利器

在当今数据驱动的金融世界中,快速获取和处理大量金融数据变得越来越重要。finagg 应运而生,它是一款专为财务数据聚合和分析而设计的 Python 工具包,为金融专业人士、数据科学家和开发者提供了强大而灵活的解决方案。

强大功能一览

finagg 的核心功能包括:

  1. 实现了多个流行的免费金融 API 接口
  2. 提供工具将这些 API 的历史数据聚合到 SQL 数据库中
  3. 具备将聚合数据转换为适用于分析和 AI/ML 的特征的能力

这些功能使 finagg 成为处理金融数据的理想工具,无论是进行市场分析、风险评估,还是构建预测模型。

支持的数据源

finagg 支持多个知名的金融数据源,包括:

  • 经济分析局 (BEA) 数据
  • 联邦储备经济数据 (FRED)
  • 证券交易委员会 (SEC) 文件
  • Yahoo! Finance 的历史股票数据

通过这些多样化的数据源,用户可以获取从宏观经济指标到个股财务报表的广泛数据。

FRED economic data

快速上手

使用 pip 安装最新稳定版本:

pip install finagg

或者从 GitHub 安装最新开发版本:

git clone https://github.com/theOGognf/finagg.git
pip install ./finagg/

安装完成后,可以选择安装推荐的数据集到本地 SQL 数据库:

finagg install -ss economic -ts indices -z -r

这将指导您获取所需的免费 API 密钥,并将它们存储在本地的 .env 文件中。

基本用法示例

finagg 提供了多种方式来访问和处理数据。以下是一些基本用法示例:

  1. 直接访问 API 数据:
import finagg

# 获取 BEA 数据
bea_data = finagg.bea.api.gdp_by_industry.get(year=[2019]).head(5)

# 获取 FRED 数据
fred_data = finagg.fred.api.series.observations.get(
    "CPIAUCNS",
    realtime_start=0,
    realtime_end=-1,
    output_type=4
).head(5)

# 获取 SEC 文件数据
sec_data = finagg.sec.api.company_facts.get(ticker="AAPL").head(5)
  1. 使用已安装的原始数据探索常用特征:
# 获取 FRED 最常用的经济特征
economic_features = finagg.fred.feat.economic.from_raw().head(5)

# 获取 SEC 季度报告特征
quarterly_features = finagg.sec.feat.quarterly.from_raw("AAPL").head(5)

# 获取特定股票的季度和日线特征聚合
fundamental_features = finagg.fundam.feat.fundam.from_raw("AAPL").head(5)
  1. 使用已安装的特征探索精炼的数据聚合:
# 获取某个股票所属行业的平均季度报告特征
industry_features = finagg.sec.feat.quarterly.industry.from_refined(ticker="AAPL").head(5)

# 获取某个股票的行业标准化季度报告特征
normalized_features = finagg.sec.feat.quarterly.normalized.from_refined("AAPL").head(5)

# 获取按某个行业标准化的季度报告特征排序的股票列表
sorted_tickers = finagg.sec.feat.quarterly.normalized.get_tickers_sorted_by(
    "NORM(EarningsPerShareBasic)",
    year=2019
)[:5]

SEC filing data

配置选项

finagg 提供了多种配置选项,使用户可以根据自己的需求进行灵活设置:

  1. API 密钥和用户代理:

    • 可以通过环境变量设置,如 BEA_API_KEY, FRED_API_KEY
    • 也可以在程序中直接传递给 API 实现
  2. 数据存储位置:

    • 可通过 FINAGG_ROOT_PATH, FINAGG_HTTP_CACHE_PATH, FINAGG_DATABASE_URL 等环境变量自定义
  3. 其他行为配置:

    • FINAGG_DISABLE_HTTP_CACHE 可用于禁用 HTTP 请求缓存

依赖库

finagg 依赖以下主要 Python 库:

  • pandas: 用于快速、灵活和富有表现力的数据结构表示
  • requests: 用于 HTTP 请求
  • requests-cache: 用于缓存 HTTP 请求
  • SQLAlchemy: 提供 SQL Python 接口
  • yfinance: 用于从 Yahoo! Finance 获取历史股票数据

适用场景

finagg 的设计初衷是为金融应用创建强化学习环境,但其功能已经扩展到更广泛的应用场景:

  1. 市场分析: 利用多源数据进行全面的市场趋势分析
  2. 风险评估: 结合宏观经济指标和个股数据进行风险建模
  3. 投资组合优化: 使用历史数据和计算的特征进行投资组合构建
  4. 金融研究: 为学术研究提供丰富的数据源和处理工具
  5. 算法交易: 为交易策略的开发和回测提供数据支持
  6. 金融 AI/ML 应用: 提供规范化的数据特征,便于构建机器学习模型

未来展望

作为一个开源项目,finagg 正在不断发展和完善。未来可能的发展方向包括:

  1. 支持更多的金融数据源
  2. 增强数据处理和特征工程能力
  3. 提供更多的预置分析模型和可视化工具
  4. 优化性能,支持更大规模的数据处理
  5. 增加与其他金融分析工具的集成

结语

finagg 为金融数据处理提供了一个强大而灵活的解决方案。无论您是金融专业人士、数据科学家还是开发者,finagg 都能为您的工作流程带来显著的效率提升。通过简化数据获取和处理过程,finagg 让您能够将更多精力集中在数据分析和模型构建上,从而在竞争激烈的金融市场中获得优势。

立即开始使用 finagg,探索其强大功能,让您的金融数据分析工作更上一层楼!

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