为量化金融从业者设计的强大 API。
项目描述
礁石是一个 Python/Cython 包，它提供了一个快速、简单和强大的 API，旨在简化尖端密度预测模型输出的消耗。这些是从流动金融工具的市场数据中生成的，是高性能云集群上苛刻的估计和模拟过程的结果。为广泛的参考日期和资产类别生成数据，产生对各种时间范围和指标的预测。
主要特点
以下是使 <code>reefledge</code> 与众不同的一些因素：
直观的面向对象界面。
在运行时对所有公共函数/方法进行类型检查。
与 Microsoft Excel 紧密集成。
快速而强大的 Cython 代码库。
克服 I/O 开销的多线程功能。
智能且“尊重”（就 RAM 使用而言）缓存。
高效且高可用的后端，具有全局负载均衡、优化的连接池和广泛的数据库表分区，以及智能使用索引来加速 SQL 查询（更不用说充分利用 SSD 磁盘）。
安装
安装 <code>reefledge</code> 并获取更新的最简单方法是通过pip：
$ pip 安装礁石
在 Linux 上，由于xlwings模块依赖性，上面的 shell 命令应该返回错误 ，这仅在 Windows 平台上相关。您可以通过在安装命令之前使用以下命令来安全地忽略它：
$ 出口 INSTALL_ON_LINUX=1
基本用法
>>> import reefledge as rl
>>> rl.login(user_name='foobar', api_key='secret')
>>> df = rl.get_point_forecasts_df( # Returns a pandas DataFrame instance.
target='NYSE',
metric='STD',
tickers=['GS', 'IBM'])
通用错误捕获
>>> try:
rl.get_point_forecasts_df(target='NYSE', metric='STD', tickers='GS')
except rl.Error as exc:
print(exc)
基本配置
>>> rl.APIConfig.allow_caching True >>> rl.APIConfig.allow_tickers_sorting False >>> rl.APIConfig.allow_caching = False # Disable caching.
笔记
更多示例假设 <code>reefledge</code> 已作为rl导入：
>>> import reefledge as rl
