Bibliotecas de Código Aberto
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
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:
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)
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.
log_decor
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:
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.
Postagens sobre log-decor no blog ‘Dados: Apenas o Começo’
log-decor 2.0, 12/04/2023
Nesta postagem venho anunciar a versão 2.0 da minha biblioteca open-source, log-decor!
banco_central_ts
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.
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