Bibliotecas de Código Aberto
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Bem-vindo à página de projetos de código aberto!
Eu acredito firmemente no poder dos projetos de código aberto como uma maneira de contribuir para a comunidade de
desenvolvedores e cientistas de dados. Eles permitem que outros se beneficiem e construam sobre o trabalho que fazemos.
Além disso, projetos de código aberto são uma excelente maneira de aprender, pois nos permitem estudar, analisar e
colaborar com outros em soluções inovadoras.
Atualmente, tenho três projetos de código aberto:
- **almgren_chriss**, um pacote Python que implementa o modelo Almgren-Chriss para execução ideal de transações de portfólio.
- **log_decor**, que fornece decoradores de registro para funções, classes e métodos em Python.
- **banco_central_ts**, que fornece uma função para coletar facilmente dados abertos do Banco Central do Brasil.
Estou sempre trabalhando em novos projetos de código aberto e espero compartilhá-los à medida que são desenvolvidos.
Sinta-se à vontade para explorar meus projetos atuais e não hesite em me contatar se tiver alguma pergunta ou sugestão.
Obrigado por visitar minha página de projetos de código aberto, e espero que você encontre algo útil e interessante aqui.
almgren_chriss
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**almgren_chriss** é um pacote Python que implementa o modelo Almgren-Chriss para execução ideal de transações de
portfólio. O modelo Almgren-Chriss é um modelo matemático usado nos mercados financeiros para determinar a maneira
ideal de executar grandes ordens. Ele considera fatores como tolerância ao risco, duração da negociação, volatilidade
e impacto permanente e temporário no mercado.
O pacote fornece funções para calcular o custo esperado e a variância do custo de negociação, a taxa de decaimento
da negociação, a trajetória de negociação e lista de negociações. Essas funções podem ser usadas para analisar e
otimizar estratégias de negociação.
Aqui está um exemplo de como usar o pacote para calcular a trajetória de negociação:
.. code-block:: python
from almgren_chriss import trade_trajectory
# Tolerância ao risco, intervalo entre negociações, volatilidade, inclinação de impacto permanente, inclinação de impacto temporário
lambda_, tau, sigma, gamma, eta = 2e-6, 1, 0.95, 2.5e-7, 2.5e-6
# Número total de ações, duração da negociação
X, T = 1e06, 5.0
trajectory = trade_trajectory(lambda_, tau, sigma, gamma, eta, X, T)
.. image:: assets/almgren-chriss-trade_trajectory.png
**almgren_chriss** está disponível no repositório oficial PyPI, e todo o código-fonte do projeto está disponível no repositório GitHub. Isso permite que você contribua para o projeto e personalize o pacote para suas necessidades específicas.
- `almgren_chriss - PyPI `_
- `almgren_chriss - Código `_
- `almgren_chriss - Documentação `_
log_decor
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O **log_decor** é um projeto *open-source* escrito em Python que fornece decoradores de *logging* para funções, classes e métodos. Com esses decoradores, é possível adicionar facilmente *logs* em uma aplicação, fornecendo informações úteis sobre a execução do código.
Os decoradores de classe adicionam um *logger* à classe, permitindo que sejam registrados eventos específicos da classe, bem como informações úteis sobre a sua execução. Os decoradores de funções e métodos criam mensagens de *log* sempre que o objeto decorado é chamado, e essas mensagens podem ter diversos formatos, desde simples mensagens pré-definidas até informações detalhadas sobre a execução do método.
O exemplo a seguir utiliza a biblioteca para adicionar funcionalidade de logging a uma função:
.. code-block:: python
from log_decor import log_info
# logs no nível DEBUG
@log_info()
def f():
pass
>>> logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
>>> f()
DEBUG:root:f() [0.0001s] -> None
O **log_decor** está disponível no repositório oficial PyPI, onde você pode facilmente instalá-lo em sua aplicação. Além disso, todo o código-fonte do projeto está disponível no repositórioGitHub, permitindo que você contribua para o projeto e personalize o pacote para suas necessidades específicas.
Para facilitar o uso do **log_decor**, todo o projeto tem documentação completa na página do projeto no GitHub Pages, incluindo exemplos de uso e guias de instalação. Isso torna o **log_decor** uma opção ideal para desenvolvedores que desejam adicionar *logging* em suas aplicações de forma rápida e fácil.
- `log_decor - PyPI `_
- `log_decor - Código `_
- `log_decor - Documentação `_
Postagens sobre log-decor no blog 'Dados: Apenas o Começo'
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.. postlist::
:category: log-decor
:date: %d/%m/%Y
:format: {title}, {date}
:excerpts:
:expand: Leia mais ...
banco_central_ts
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O **banco_central_ts** é um pacote Python bastante simples.
Ela apenas oferece uma função que realiza coleta de dados pela API do `Sistema Gerenciador de Séries Temporais do Banco Central do Brasil `_.
o exemplo a seguir utiliza a biblioteca para coletar todos os dados da série temporal de valores diários da taxa CDI,
que possui código o 12.
.. code-block:: python
from banco_central_ts import get as bacen_ts
cdi_rate = bacen_ts(12)
>>> type(cdi_rate)
pandas.core.frame.DataFrame
>>> cdi_rate.head()
valor
data
1986-03-06 0.068111
1986-03-10 0.069028
1986-03-12 0.067417
1986-03-14 0.064584
1986-03-17 0.068222
- `banco_central_ts - Código `_
- `banco_central_ts - Documentação `_