Project Icon

finagg

用于聚合和规范化来自流行和免费金融 API 的历史数据的Python 包

通过Python包整合多种热门免费金融API,便于历史数据聚合到SQL数据库中,并转换为分析和AI/ML有用的特征。支持实时数据获取和金融数据分析,还可用于强化学习环境的搭建。兼容Python 3.10及以上版本,适用于Linux和Windows系统。详细信息请参阅文档和示例。

finagg:Python 金融数据聚合工具包

finagg 是一个 Python 包,专门提供热门免费金融 API 的实现,帮助用户将这些 API 获得的历史数据聚合到 SQL 数据库中,并将聚合数据转化为适用于分析和人工智能/机器学习的特征。

快速开始

安装

用户可以通过 pip 安装最新的稳定版本:

pip install finagg

或者从 GitHub 安装最新的不稳定版本:

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

还可以选择从第三方 API 安装推荐的数据集(例如,经济数据、公司财务、股票历史等)到本地 SQL 数据库中:

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

安装过程将指导用户如何获得免费 API 密钥,并将这些密钥存储在本地的 .env 文件中。用户可以通过运行 finagg install --help 查看更多安装选项和细节。

基本用法

本部分提供了一些 finagg 的使用示例。对于支持的所有 API 和功能,请参阅相关文档。

  1. 直接探索 API

    • 需要互联网访问和 API 密钥/用户代理声明。
    >>> finagg.bea.api.gdp_by_industry.get(year=[2019]).head(5)
    
  2. 利用已安装的原始数据探索热门特征

    • 需要下载和安装原始数据。
    >>> finagg.fred.feat.economic.from_raw().head(5)
    
  3. 利用已安装的特征探索原始数据的精炼汇总

    • 需要通过安装命令载入精炼数据。
    >>> finagg.sec.feat.quarterly.industry.from_refined(ticker="AAPL").head(5)
    

配置

API 密钥和用户代理

大多数 API 需要 API 密钥和用户代理声明。可以通过设置环境变量或程序化地传递这些信息来配置 finagg

  • BEA_API_KEY:用于获取经济分析局的 API 密钥。
  • FRED_API_KEY:用于获取联邦储备经济数据的国家 API 密钥。
  • SEC_API_USER_AGENT:证券交易委员会的 API 用户代理声明,格式为 FIRST_NAME LAST_NAME E_MAIL

数据位置

finagg 的根路径、HTTP 缓存路径和数据库路径均可通过环境变量进行配置。

  • FINAGG_ROOT_PATH:指向 ./findata 目录的父目录,默认为当前工作目录。
  • FINAGG_HTTP_CACHE_PATH:指向 HTTP 请求缓存的 SQLite 存储,默认为 ./findata/http_cache.sqlite
  • FINAGG_DATABASE_URL:指向 finagg 数据存储,默认为 ./findata/finagg.sqlite

依赖项

  • pandas:用于快速、灵活和富有表现力的关系数据表示。
  • requests:用于对第三方 API 的 HTTP 请求。
  • requests-cache:用于缓存 HTTP 请求以避免被第三方 API 服务器限速。
  • SQLAlchemy:用于 SQL 的 Python 接口。
  • yfinance:用于从 Yahoo! Finance 获取历史股票数据。

相关项目

  • FinRL:集合金融强化学习环境和工具。
  • fredapi:FRED API 的实现。
  • OpenBBTerminal:Bloomberg 终端的开源版本。
  • sec-edgar:文件型 SEC EDGAR 解析器的实现。
  • sec-edgar-api:SEC EDGAR REST API 的实现。

常见问题解答

  1. 应该从哪里开始?

    聚合数据、创建分析笔记本,或利用实现的数据特征和 SQL 表创建 RL 环境。

  2. 为什么特定标的或经济数据系列无法安装特征?

    API 可能相对新,未提供特定标的或经济数据的相应数据。

  3. 支持哪些 Python 版本?

    支持 Python 版本 3.10 及以上。

  4. 支持哪些操作系统?

    在 Linux 和 Windows 上开发和测试,推荐在实践中使用 Linux 或 WSL。

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号