good-morning：下载金融数据的便捷工具

good-morning：下载金融数据的便捷工具

good-morning Simple Python module for downloading fundamental financial data from financials.morningstar.com. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/good-morning

项目介绍

good-morning 是一个简单的 Python 模块，用于从 financials.morningstar.com 下载基本的金融数据。只要该网站响应的结构不发生变化，该模块即可正常工作。它旨在作为 QSToolKit (QSTK) 库的扩展，为用户提供一个简单的接口来获取金融数据。

项目技术分析

good-morning 模块依赖多个 Python 标准库和第三方库，包括但不限于 bs4、csv、datetime、http.client、json、numpy、pandas、pymysql、re 和 urllib.request。这些库共同支持数据下载、解析和存储等功能。

模块的核心功能是通过两个主要的类来实现的：

1. KeyRatiosDownloader：用于下载关键比率数据，这些比率在所有 Morningstar 的股票之间具有相同的结构。
2. FinancialsDownloader：用于下载财务数据，如利润表、资产负债表和现金流量表。这些数据在不同股票之间的结构可能有所不同。

项目及技术应用场景

在金融分析和量化投资领域，获取高质量的金融数据是至关重要的。good-morning 模块提供了一个简洁的接口，允许用户轻松地获取 Morningstar 提供的关键比率和财务数据。以下是该项目可能的几个应用场景：

1. 金融数据分析：投资者和分析师可以使用该模块来获取公司历史和当前的财务状况，进行投资决策分析。
2. 量化策略开发：量化交易者可以利用这些数据开发基于历史财务数据的交易策略。
3. 学术研究：研究人员可以收集大量公司的财务数据，用于学术研究或教学。

项目特点

• 易于使用：只需简单的几行代码，即可下载所需的关键比率和财务数据。
• 灵活性：支持将数据存储到 MySQL 数据库中，便于后续的数据分析和处理。
• 扩展性：作为 QSTK 库的扩展，可以与其他金融数据分析工具无缝集成。
• 开放源代码：遵循 MIT.X11 许可，用户可以自由使用、修改和分发该模块。

以下是使用 good-morning 模块下载关键比率和财务数据的基本示例：

import good_morning as gm

# 下载关键比率
kr = gm.KeyRatiosDownloader()
kr_frames = kr.download('AAPL')
print(kr_frames[0])

# 下载财务数据
fins = gm.FinancialsDownloader()
kr_fins = fins.download('AAPL')
print(kr_fins.keys())

输出结果将包括苹果公司（AAPL）的关键比率和财务数据，这些数据可以用于进一步的分析和处理。

总的来说，good-morning 是一个功能强大的开源项目，它为金融数据分析和量化投资领域提供了一个高效、灵活的数据下载工具。无论您是专业的金融分析师还是对金融数据感兴趣的爱好者，good-morning 都能为您的工作带来便利。

good-morning Simple Python module for downloading fundamental financial data from financials.morningstar.com. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/good-morning