CME组数据挖掘包。
datamine的Python项目详细描述
CME数据挖掘
概述
CME数据挖掘是通过自助云解决方案提供的，您可以访问 450兆字节的历史数据几乎瞬间，使用一些最灵活的 提供数据传递方法。使用真实基准测试的广泛的回测策略 可以追溯到20世纪70年代的市场，帮助你衡量盈利能力和风险。
这个python包将通过为 与cme数据挖掘云系统直接迭代完成以下任务。
- 加载您已订阅的数据项目录
- 从云端将数据项下载到本地计算机
- 自动构造为pandas数据帧的特定数据项 你的本地副本。这包括正确的类型和其他支持的通用例程 你的分析需要。
- 通过ipyhon笔记本文件的集合在pandas中使用此数据的示例。
安装
条件
安装此软件包的最简单方法是在 使用Anaconda创建的python环境 或者它的最简方案Miniconda。 安装并激活此环境后，只需运行以下命令即可：
conda install -c cmegroup datamine_python
PYPI
通过pip从pypi安装即将到来。
来源
要从源安装，请克隆此存储库并执行
pip install .
如果要以可写模式安装软件包进行开发，请执行
pip install -e .
示例用法
以下部分快速概述了一些简单的访问方法 CME数据挖掘数据。对于交互使用，我们建议使用 Jupyter笔记本或 JupyterLab平台。
加载我的数据目录项
myDatamine = dm.DatamineCon(username='YOUR_CME_APP_ID', password='YOUR_CME_APP_PASSWORD', path='./data/') #Get My Datamine Data Catalog myDatamine.get_catalog(limit=1000) # Review one of the data catalog items as supplied in dict format. myDatamine.data_catalog.popitem()
下载特定的数据产品
您可以请求特定的数据产品。目前支持的数据产品如下。 在请求数据时，必须指定dataset标记，否则留空将请求 目录中的所有项目。
CME数据产品
| Data Set Name | Data Type | dataset Tag |
|---|---|---|
| CME Time and Sales | Price | TICK |
| CME Market Depth MBO | Price | MBO |
| CME CF Crypto Currency | Index | CRYPTOCURRENCY |
| BrokerTech Top of Book | Price | NEXBROKERTECTOB |
| BrokerTech Depth of Book | Price | NEXBROKERTECDOB |
| BrokerTech Full Book | Price | NEXBROKERTECFOB |
| Eris PAI | Market Analytics | ERIS |
第三方数据
| Data Set Name | Data Type | dataset Tag |
|---|---|---|
| TellusLabs | Alternative - Ags | TELLUSLABS |
| Orbital Insight | Alternative - Energy | ORBITALINSIGHT |
| Bantix Technologies | Market Analytics - Options | BANTIX |
| RS Metrics | Alternative - Metals | RSMETRICS |
完整的数据产品列表可以在CME Datamine
使用dataset标记请求特定数据集的示例。
myDatamine.get_catalog(dataset='CRYPTOCURRENCY', limit=1000) myDatamine.get_catalog(dataset='TICK', limit=1000) myDatamine.get_catalog(dataset='TELLUSLABS', limit=1000) myDatamine.get_catalog(dataset='RSMETRICS', limit=1000)
在分析中使用比特币信息
下面的示例可以在Load Datamine Data Locally Example Notebook
myDatamine.get_catalog(dataset='CRYPTOCURRENCY', limit=1000)
myDatamine.crypto_load()
#plot second interval index values for Bitcoin
indexValue = myDatamine.crypto_DF.loc[myDatamine.crypto_DF['symbol'] =='BRTI','mdEntryPx'].plot(figsize=[15,5]);
plt.title('Historical Bitcoin Intraday Reference Rate')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('USD/BTC')
plt.style.use('fivethirtyeight')
plt.show()
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