semvec/pypi-packages huggingface dataset:
finlab 1.5.7
Analyzing stock has never been easier.
Requires Python: >=3.9


# FinLab

瞬間的閃念之中，揭示過去十年2000支股票的歷史數據，這就是finlab package！不僅如此，它與pandas無縫整合，讓你在策略創建的旅程中，如同進行一場華麗的交響樂演奏。其語法之簡潔，讓你撰寫策略時有如神助。 

你只需要撰寫人類懂得邏輯，而程式會自動融合各種頻率的歷史數據來選股，這不僅是程式設計上的巧思，更是對簡潔的極致追求。當你以為這已經是頂峰，它的詳細回測結果，又將你帶入更深一層的分析維度，每一筆數據都讓你的決策更加精準。 在幾秒鐘之內，2000支股票的回測，這速度，這效率，它不僅是一個 package，這是一個交易者的夢想加速器！這是finlab，一個為熱血操盤手量身打造的回測神器！

## 功能
* 📊 快速存取龐大資料集：單一指令即可取得2000支股票過去十年的歷史數據。
* 🐼 Pandas整合：利用熟悉且功能強大的pandas函式庫，輕鬆設計交易策略。
* 🔍 用戶友好的語法✍️：採用簡潔直觀編碼語法。
* 🕒 多頻率數據處理：自動整合管理不同時間頻率的歷史數據。
* 🔬 全面的回測分析：透過詳細的回測報告，獲得深入的洞察。
* 🚀 高速計算：得益於 Cython 優化的性能，幾秒鐘內即可執行2000支股票的回測。
* 🤖 機器學習：結合 qlib 研發機器學習策略。

## 相關連結
* [程式文檔](https://doc.finlab.tw/reference/finlab/)
* [Jupyter Notebook 範例](https://doc.finlab.tw/tools/guide_for_beginners/)
* [回測儀表板](https://ai.finlab.tw/strategies)

## 簡易教學
### 下載資料

輸入以下程式碼，即可下載資料。可以[查詢](https://ai.finlab.tw/database)有哪些歷史資料可以下載。

``` py
from finlab import data

data.get('price:收盤價')
```

| date       |   0015 |   0050 |   0051 |   0052 |   0053 |
|:-----------|-------:|-------:|-------:|-------:|-------:|
| 2007-04-23 |   9.54 |  57.85 |  32.83 |  38.4  |    nan |
| 2007-04-24 |   9.54 |  58.1  |  32.99 |  38.65 |    nan |
| 2007-04-25 |   9.52 |  57.6  |  32.8  |  38.59 |    nan |
| 2007-04-26 |   9.59 |  57.7  |  32.8  |  38.6  |    nan |
| 2007-04-27 |   9.55 |  57.5  |  32.72 |  38.4  |    nan |

### 撰寫策略

可以用非常簡單的 `Pandas` 語法來撰寫策略邏輯，以創新高的策略來說，可以用以下的寫法：

``` py
from finlab import data

close = data.get('price:收盤價')

# 創三百個交易日新高
position = close >= close.rolling(300).max()
position
```

| date                |   0015 |   0050 |   0051 |   0052 |   0053 |
|:--------------------|-------:|-------:|-------:|-------:|-------:|
| 2007-04-23 00:00:00 |  False |  False |  False |  False |  False |
| 2007-04-24 00:00:00 |  False |  False |  False |  False |  False |
| 2007-04-25 00:00:00 |  False |  False |  False |  False |  False |
| 2007-04-26 00:00:00 |  False |  False |  False |   True |  False |
| 2007-04-27 00:00:00 |  False |  False |  False |  False |  False |

這邊的 `position` 是一個 False/True 的查詢表，當數值為 True ，代表該股票在當天有創新高，而數字 False 則代表沒有創新高。由於創新高的股票很少，上面的範例中，只有少數股票的數值會是 True。

假設我們希望每個月底，搜尋上表中數值為 True 的股票並且買入持有一個月，可以用以下的語法：

### 回測績效

``` py
from finlab import backtest

report = backtest.sim(position, resample='M')
report.display()
```

![image](https://i.ibb.co/7kNyvhP/Screen-Shot-2021-07-13-at-11-54-29-PM.png)
substrait-protobuf 0.79.0
Generated Substrait Protocol Buffer Code
Requires Python: >=3.10

# substrait-protobuf

Generated Python protobuf bindings for the [Substrait](https://substrait.io/) specification.

The protobuf definitions from which the code is generated can be found [here](https://github.com/substrait-io/substrait/tree/main/proto/substrait).

Versions of this package correspond to Substrait [releases](https://github.com/substrait-io/substrait/releases). `vx.y.z` of substrait-protobuf will contain code generated from `vx.y.z` of the [substrait repository](https://github.com/substrait-io/substrait).

## Package Usage
The generated code is available under the `substrait` module:
```python
import substrait.algebra_pb2
import substrait.plan_pb2
import substrait.type_pb2
```

## Generation and Publishing
Code generation and publishing is handled in the [substrait-packaging](https://github.com/substrait-io/substrait-packaging) repository.

When a new version of the Substrait specification is released, automation generates protobuf bindings for that version and pushes them to GitHub with a tag formatted like `python/substrait-protobuf/vx.y.z`. The automation then publishes that code to PyPI.

### Local Generation
The `generate_protobuf.sh` script can be executed locally to check the protobuf generation.

Set `SUBSTRAIT_HOME` to a directory containing the Substrait specification.