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。
finagg 的核心功能包括:
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。
finagg 支持多个知名的金融数据源,包括:
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。
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。
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:
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)
# 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)
# 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]
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:
API 密钥和用户代理:
BEA_API_KEY
, FRED_API_KEY
等数据存储位置:
FINAGG_ROOT_PATH
, FINAGG_HTTP_CACHE_PATH
, FINAGG_DATABASE_URL
等环境变量自定义其他行为配置:
FINAGG_DISABLE_HTTP_CACHE
可用于禁用 HTTP 请求缓存finagg 依赖以下主要 Python 库:
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:
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:
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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