semvec/pypi-packages huggingface dataset:
mastfm 0.0.4
A package for Meta-learning and data Augmentation for Stress Testing Forecasting Models
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# mastfm

![](https://github.com/ricardoinaciopt/mastfm/blob/main/mastfm-header.png?raw=true)

`mastfm` is a package for Meta-learning and data Augmentation for Stress Testing. It provides tools to interpret forecasting models by leveraging meta-learning techniques and various data augmentation methods.

## Installation

You can install the `mastfm` package using pip:

```sh
pip install mastfm
```

## Requirements

- numpy
- pandas
- scikit-learn
- shap
- shapiq
- matplotlib
- imbalanced-learn
- tsfeatures
- xgboost
- lightgbm
- tqdm
- mlforecast

## Usage

Here is a simple example of how to use the `mastfm` package:

```python
import pandas as pd
from mastfm import MAST
from xgboost import XGBRegressor as xgb

# Load your data into a pandas DataFrame
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# Initialize the MAST class
mast = MASTFM(
    forecasting_model=xgb(),
    seasonality=12,
    frequency="M",
    horizon=12,
    level=80,
    quantile=80,
    augmentation_method="ADASYN",
)
mast.fit(df=df, target_differences=1)
mast.plot_stress(save=True)
mast.explanations(save=True)
```

## License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

## Author

Ricardo Inácio
investimentpy-santeriogouveia 1.0.2
Uma biblioteca para análise de investimentos
License: MIT

# InvestPy
        
        InvestPy é uma biblioteca Python para análise de investimentos. Ela permite obter dados de ações, calcular indicadores financeiros e visualizar gráficos de desempenho.
        
        ## Funcionalidades
        
        - Obter dados históricos de ações usando a API do Alpha Vantage.
        - Calcular retorno diário das ações.
        - Visualizar gráficos de preços de fechamento das ações.
        
        ## Requisitos
        
        - Python 3.7+
        - pandas
        - matplotlib
        - requests
        - pytest
        
        
        
        ## Configuração
        
        Obtenha uma chave de API do [Alpha Vantage](https://www.alphavantage.co/support/#api-key) e substitua `'your_api_key'` pela sua chave de API nos exemplos abaixo.
        
        
        ## Uso
        
        Depois de importar a biblioteca com o comando `pip install investimentpy==1.0.0` e já estiver com a sua KEY da *Alpha Vantage*, você pode criar um código como no exemplo a seguir:
        
        ```shell
        import investpy
        
        api_key = 'SUA_KEY'
        
        # Obter dados de ação
        df = investpy.obter_dados_acao('AAPL', api_key)
        
        # Calcular retorno diário
        df = investpy.calcular_retorno_diario(df)
        
        # Plotar dados da ação
        investpy.plotar_dados_acao(df)
        
        ```
        
        Resultado:
        ![resultado calculo retorno diario](https://raw.githubusercontent.com/tadrianonet/investimentpy/main/exemplo.png)
        
        
        ## Contribuindo
        
        1. Faça um fork do repositório
        2. Crie uma nova branch (`git checkout -b feature/foobar`)
        3. Commit suas mudanças (`git commit -am 'Add some feature'`)
        4. Push para a branch (`git push origin feature/foobar`)
        5. Abra um Pull Request
        
        ## Licença
        
        Distribuído sob a licença MIT. Veja `LICENSE` para mais informações.