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Project description

neurostats_API

檔案架構
使用方法

檔案架構

├── neurostats_API
│   ├── __init__.py
│   ├── cli.py
│   ├── main.py
│   ├── fetchers
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base.py
│   │   ├── balance_sheet.py
│   │   ├── cash_flow.py
│   │   ├── finance_overview.py
│   │   ├── profit_lose.py
│   │   ├── tech.py
│   │   ├── value_invest.py
│   ├── tools
│   │   ├── balance_sheet.yaml
│   │   ├── cash_flow_percentage.yaml
│   │   ├── finance_overview_dict.yaml
│   │   ├── profit_lose.yaml
│   │   └── seasonal_data_field_dict.txt
│   └── utils
│       ├──__init__.py
│       ├── data_process.py
│       ├── datetime.py
│       ├── db_client.py
│       └── fetcher.py
├──  test
│    ├── __init__.py
│    └── test_fetchers.py
├── Makefile
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── requirement.txt
├── setup.py

neurostats_API: 主要的package運行內容
- fetchers: 回傳service內容的fetcher檔案夾
  - base.py: 基本架構
  - value_invest.py: iFa.ai -> 價值投資
  - finance_overview.py: iFa.ai -> 財務分析 -> 重要指標
  - tech.py: iFa.ai -> 技術指標
- tools: 存放各種設定檔與資料庫index對應領域的dictionary
- utils:
  - fetcher.py: Service的舊主架構, 月營收, 損益表, 資產負債表, 資產收益表目前在這裡
  - data_process.py: config資料的讀取
  - datetime.py: 時間格式，包括日期,年度,月份,日,季度

下載

pip install neurostats-API

確認下載成功

>>> import neurostats_API
>>> print(neurostats_API.__version__)
0.0.16

得到最新一期的評價資料與歷年評價

from neurostats_API.utils import ValueFetcher, DBClient
db_client = DBClient("<連接的DB位置>").get_client()
ticker = "2330" # 換成tw50內任意ticker
fetcher = ValueFetcher(ticker, db_client)

fetcher.query_data()

回傳(2330為例)

{
    "ticker": 股票代碼,
    "company_name": 公司中文名稱,
    "daily_data":{
    ## 以下八個是iFa項目
        "P_E": 本益比,
        "P_B": 股價,
        "P_FCF": 股價自由現金流比,
        "P_S": 股價營收比,
        "EV_EBIT: ,
        "EV_EBITDA": ,
        "EV_OPI": ,
        "EV_S"; 
    ## 以上八個是iFa項目
        "close": 收盤價,
    }

    "yearly_data": pd.DataFrame (下表格為範例)
        year    P_E       P_FCF   P_B        P_S     EV_OPI    EV_EBIT   EV_EBITDA       EV_S
    0   107  16.68   29.155555  3.71  11.369868  29.837201  28.798274  187.647704  11.107886
    1   108  26.06   67.269095  5.41  17.025721  50.145736  47.853790  302.526388  17.088863
    2   109  27.98   95.650723  7.69  22.055379  53.346615  51.653834  205.847232  22.481951
    3   110  27.83  149.512474  7.68  22.047422  55.398018  54.221387  257.091893  22.615355
    4   111  13.11   48.562021  4.25  11.524975  24.683850  24.226554   66.953260  12.129333
    5   112  17.17  216.371410  4.59  16.419533  40.017707  37.699267  105.980652  17.127656
    6  過去4季    NaN -24.929987   NaN  4.300817      83.102921   55.788996 -1073.037084  7.436656
}

這裡有Nan是因為本益比與P/B等資料沒有爬到最新的時間

得到指定公司的歷來評價

from neurostats_API.utils import ValueFetcher, DBClient
db_client = DBClient("<連接的DB位置>").get_client()
ticker = "2330" # 換成tw50內任意ticker
fetcher = ValueFetcher(ticker, db_client)

fetcher.query_value_serie()

回傳(2330為例)

{
'EV_EBIT':               EV_EBIT
        2014-01-02        NaN
        2014-01-03        NaN
        ...               ...
        2024-12-12  15.021431
        2024-12-13  15.088321
,
'EV_OPI':                EV_OPI
        2014-01-03        NaN
        ...               ...
        2024-12-12  15.999880
        2024-12-13  16.071128
,
'EV_S':                 EV_S
        2014-01-02       NaN
        2014-01-03       NaN
        ...              ...
        2024-12-12  6.945457
        2024-12-13  6.976385
,
'P_B':              P_B
        2014-01-02   NaN
        2014-01-03   NaN
        ...          ...
        2024-12-12  6.79
        2024-12-13  6.89
,
'P_E':               P_E
        2014-01-02    NaN
        2014-01-03    NaN
        ...           ...
        2024-12-12  26.13
        2024-12-13  26.50
,
'P_FCF':                 P_FCF
        2014-01-02        NaN
        2014-01-03        NaN
        ...               ...
        2024-12-12  45.302108
        2024-12-13  45.515797
,
'P_S':                  P_S
        2014-01-02       NaN
        2014-01-03       NaN
        ...              ...
        2024-12-12  6.556760
        2024-12-13  6.587688
}

回傳月營收表

from neurostats_API.fetchers import MonthRevenueFetcher, DBClient
db_client = DBClient("<連接的DB位置>").get_client()
ticker = "2330" # 換成tw50內任意ticker
fetcher = MonthRevenueFetcherFetcher(ticker, db_client)
data = fetcher.query_data()

回傳

{
        "ticker": "2330",
        "company_name": "台積電",
        "month_revenue":
        year                 2024  ...        2014
        month                      ...
        grand_total  2.025847e+09  ...         NaN
        12                    NaN  ...  69510190.0
        ...                   ...  ...         ...
        2            1.816483e+08  ...  46829051.0
        1            2.157851e+08  ...  51429993.0

        "this_month_revenue_over_years":
        year                             2024  ...        2015
        revenue                  2.518727e+08  ...  64514083.0
        revenue_increment_ratio  3.960000e+01  ...       -13.8
        ...                               ...  ...         ...
        YoY_5                    1.465200e+02  ...         NaN
        YoY_10                            NaN  ...         NaN

        "grand_total_over_years":
        year                                 2024  ...          2015
        grand_total                  2.025847e+09  ...  6.399788e+08
        grand_total_increment_ratio  3.187000e+01  ...  1.845000e+01
        ...                                   ...  ...           ...
        grand_total_YoY_5            1.691300e+02  ...           NaN
        grand_total_YoY_10                    NaN  ...           NaN


}

'ticker': 股票代碼
'company_name': 公司名稱
'month_revenue': 歷年的月營收以及到今年最新月份累計的月營收表格
'this_month_revenue_over_years': 今年這個月的月營收與歷年同月份的營收比較
'grand_total_over_years': 累計至今年這個月的月營收與歷年的比較

大部分資料(成長率)缺失是因為尚未計算，僅先填上已經有的資料

財務分析: 重要指標

對應https://ifa.ai/tw-stock/2330/finance-overview

from neurostats_API.fetchers import FinanceOverviewFetcher, DBClient
db_client = DBClient("<連接的DB位置>").get_client()
ticker = "2330"
fetcher = FinanceOverviewFetcher(ticker = "2330", db_client = db_client)
data = fetcher.query_data()

回傳

型態為Dict:

{
        ticker: str #股票代碼,
        company_name: str #公司名稱,
        seasonal_data: Dict # 回傳資料
}

以下為seasonal_data目前回傳的key的中英對應(中文皆參照iFa.ai)

markdown 複製程式碼

英文	中文
財務概況
revenue	營業收入
gross_profit	營業毛利
operating_income	營業利益
net_income	淨利
operating_cash_flow	營業活動之現金流
invest_cash_flow	投資活動之淨現金流
financing_cash_flow	籌資活動之淨現金流
每股財務狀況
revenue_per_share	每股營收
gross_per_share	每股營業毛利
operating_income_per_share	每股營業利益
eps	每股盈餘(EPS)
operating_cash_flow_per_share	每股營業現金流
fcf_per_share	每股自由現金流
debt_to_operating_cash_flow	每股有息負債
equity	每股淨值
獲利能力
roa	資產報酬率
roe	股東權益報酬率
gross_over_asset	營業毛利÷總資產
roce	ROCE
gross_profit_margin	營業毛利率
operation_profit_rate	營業利益率
net_income_rate	淨利率
operating_cash_flow_profit_rate	營業現金流利潤率
成長動能
revenue_YoY	營收年成長率
gross_prof_YoY	營業毛利年成長率
operating_income_YoY	營業利益年成長率
net_income_YoY	淨利年成長率
營運指標
dso	應收帳款收現天數
account_receive_over_revenue	應收帳款佔營收比率
dio	平均售貨天數
inventories_revenue_ratio	存貨佔營收比率
dpo	應付帳款付現日天數
cash_of_conversion_cycle	現金循環週期
asset_turnover	總資產週轉率
applcation_turnover	不動產、廠房及設備週轉率
財務韌性
current_ratio	流動比率
quick_ratio	速動比率
debt_to_equity_ratio	負債權益比率
net_debt_to_equity_ratio	淨負債權益比率
interest_coverage_ratio	利息保障倍數
debt_to_operating_cash_flow	有息負債÷營業活動現金流
debt_to_free_cash_flow	有息負債÷自由現金流
cash_flow_ratio	現金流量比率
資產負債表
current_assets	流動資產
current_liabilities	流動負債
non_current_assets	非流動資產
non_current_liabilities	非流動負債
total_asset	資產總額
total_liabilities	負債總額
equity	權益

以下數值未在回傳資料中，待資料庫更新

英文	中文
成長動能
operating_cash_flow_YoY	營業現金流年成長率
fcf_YoY	自由現金流年成長率
operating_cash_flow_per_share_YoY	每股營業現金流年成長率
fcf_per_share_YoY	每股自由現金流年成長率

損益表

from neurostats_API.fetchers import ProfitLoseFetcher, DBClient
db_client = DBClient("<連接的DB位置>").get_client()
fetcher = ProfitLoseFetcher(db_client)
ticker = "2330" # 換成tw50內任意ticker
data = fetcher.query_data()

回傳

因項目眾多，不列出詳細內容，僅列出目前會回傳的項目

{
        "ticker": "2330"
        "company_name": "台積電"
        # 以下皆為pd.DataFrame
        "profit_lose":  #損益表,
        "grand_total_profit_lose": #今年度累計損益表,
        # 營業收入
        "revenue": # 營收成長率
        "grand_total_revenue": # 營收累計成場濾
        # 毛利
        "gross_profit": # 毛利成長率
        "grand_total_gross_profit": # 累計毛利成長率
        "gross_profit_percentage": # 毛利率
        "grand_total_gross_profit_percentage" # 累計毛利率
        # 營利
        "operating_income": # 營利成長率
        "grand_total_operating_income": # 累計營利成長率
        "operating_income_percentage": # 營利率
        "grand_total_operating_income_percentage": # 累計營利率
        # 稅前淨利
        "net_income_before_tax": # 稅前淨利成長率
        "grand_total_net_income_before_tax": # 累計稅前淨利成長率
        "net_income_before_tax_percentage": # 稅前淨利率
        "grand_total_net_income_before_tax_percentage": # 累計稅前淨利率
        # 本期淨利
        "net_income": # 本期淨利成長率
        "grand_total_net_income": # 累計本期淨利成長率
        "net_income_percentage": # 本期淨利率
        "grand_total_income_percentage": # 累計本期淨利率
        # EPS
        "EPS":  # EPS
        "EPS_growth":  # EPS成長率
        "grand_total_EPS": # 累計EPS
        "grand_total_EPS_growth": # 累計EPS成長率
}

資產負債表

from neurostats_API.fetchers import BalanceSheetFetcher, DBClient
db_client = DBClient("<連接的DB位置>").get_client()
ticker = "2330" # 換成tw50內任意ticker
fetcher = BalanceSheetFetcher(ticker, db_client)

fetcher.query_data()

回傳

{
        "ticker": "2330"
        "company_name":"台積電"
        "balance_sheet":
                2024Q2_value  ...  2018Q2_percentage
        流動資產                   NaN  ...                NaN
        現金及約當現金       1.799127e+09  ...              30.79
        ...                    ...  ...                ...
        避險之衍生金融負債－流動           NaN  ...               0.00
        負債準備－流動                NaN  ...               0.00

        "total_asset":
        2024Q2_value  ...  2018Q2_percentage
        資產總額  5.982364e+09  ...             100.00
        負債總額  2.162216e+09  ...              27.41
        權益總額  3.820148e+09  ...              72.59


        "current_asset":
                2024Q2_value  ...  2018Q2_percentage
        流動資產合計  2.591658e+09  ...               46.7

        "non_current_asset":
                2024Q2_value  ...  2018Q2_percentage
        非流動資產合計  3.390706e+09  ...               53.3

        "current_debt":
                2024Q2_value  ...  2018Q2_percentage
        流動負債合計  1.048916e+09  ...              22.55

        "non_current_debt":
                2024Q2_value  ...  2018Q2_percentage
        非流動負債合計  1.113300e+09  ...               4.86

        "equity":
        2024Q2_value  ...  2018Q2_percentage
        權益總額  3.820148e+09  ...              72.59

}

'ticker': 股票代碼
'company_name': 公司名稱
'balance_sheet': 歷年當季資場負債表"全表"
'total_asset': 歷年當季資產總額
'current_asset': 歷年當季流動資產總額
'non_current_asset': 歷年當季非流動資產
'current_debt': 歷年當季流動負債
'non_current_debt': 歷年當季非流動負債
'equity': 歷年當季權益

現金流量表

from neurostats_API.fetchers import CashFlowFetcher
db_client = DBClient("<連接的DB位置>").get_client()
ticker = 2330 # 換成tw50內任意ticker
fetcher = StatsFetcher(ticker, db_client)

fetcher.query()

回傳

{
        "ticker": "2330"
        "company_name": "台積電"
        "cash_flow":
                        2023Q3_value  ...  2018Q3_percentage
        營業活動之現金流量－間接法                  NaN  ...                NaN
        繼續營業單位稅前淨利（淨損）         700890335.0  ...           0.744778
        ...                            ...  ...                ...
        以成本衡量之金融資產減資退回股款               NaN  ...                NaN
        除列避險之金融負債∕避險 之衍生金融負債           NaN  ...          -0.000770

        "CASHO":
                        2023Q3_value  ...  2018Q3_percentage
        營業活動之現金流量－間接法              NaN  ...                NaN
        繼續營業單位稅前淨利（淨損）     700890335.0  ...           0.744778
        ...                        ...  ...                ...
        持有供交易之金融資產（增加）減少           NaN  ...           0.001664
        負債準備增加（減少）                 NaN  ...                NaN

        "CASHI":
                                2023Q3_value  ...  2018Q3_percentage
        投資活動之現金流量                        NaN  ...                NaN
        取得透過其他綜合損益按公允價值衡量之金融資產   -54832622.0  ...           0.367413
        ...                              ...  ...                ...
        持有至到期日金融資產到期還本                   NaN  ...                NaN
        取得以成本衡量之金融資產                     NaN  ...                NaN

        "CASHF":
                        2023Q3_value  ...  2018Q3_percentage
        籌資活動之現金流量                      NaN  ...                NaN
        短期借款減少                         0.0  ...                NaN
        ...                            ...  ...                ...
        以成本衡量之金融資產減資退回股款               NaN  ...                NaN
        除列避險之金融負債∕避險 之衍生金融負債           NaN  ...           -0.00077
}

'ticker': 股票代碼
'company_name': 公司名稱
'cash_flow': 歷年當季現金流量表"全表"
'CASHO': 歷年當季營運活動之現金流量
'CASHI': 歷年當季投資活動之現金流量
'CASHF': 歷年當季籌資活動之現金流量

大部分資料缺失是因為尚未計算，僅先填上已經有的資料

籌碼面

法人交易

from neurostats_API.fetchers import InstitutionFetcher
db_client = DBClient("<連接的DB位置>").get_client()
ticker = 2330 # 換成tw50內任意ticker
fetcher = StatsFetcher(ticker, db_client)

fetcher.query()

回傳

{ 'annual_trading':       
                        close      volume  ... 自營商買賣超股數(避險)   三大法人買賣超股數
        2024-12-02  1035.000000  31168404.0  ...    -133215.0  11176252.0
        2024-11-29   996.000000  40094983.0  ...     401044.0  -7880519.0
        ...                 ...         ...  ...          ...         ...
        2023-12-05   559.731873  22229723.0  ...       33,400  -5,988,621
        2023-12-04   563.659790  26847171.0  ...     -135,991  -5,236,743

,
  'latest_trading': 
  { 'date': datetime.datetime(2024, 12, 2, 0, 0),
    'table':              
            category       variable  ...  over_buy_sell   sell
        0   foreign  average_price  ...           0.00    0.0
        1   foreign     percentage  ...           0.00    0.0
        ..      ...            ...  ...            ...    ...
        14     prop          price  ...           0.00    0.0
        15     prop          stock  ...        -133.22  217.2
  }
,
  'price': 
  { 
        '52weeks_range': '555.8038940429688-1100.0', # str
        'close': 1035.0, # float
        'last_close': 996.0, # float
        'last_open': 995.0, # float
        'last_range': '994.0-1010.0', # str
        'last_volume': 40094.983, # float
        'open': 1020.0, # float
        'range': '1015.0-1040.0', # str
        'volume': 32238.019 # float
  }
}

annual_trading: 對應一年內每日的交易量
latest_trading: 對應當日交易

欄位項目名稱

英文	中文對應
buy	買進
sell	賣出
over_buy_sell	買賣超

category項目名稱

英文	中文對應
foreign	外資
prop	自營商
mutual	投信
institutional_investor	三大法人

variable項目名稱

英文	中文對應
stock	股票張數
price	成交金額
average_price	均價
percetage	佔成交比重

成交金額以及均價因為資料沒有爬到而無法計算 仍然先將這項目加入，只是數值都會是0

price: 對應法人買賣頁面的今日與昨日交易價請注意range, last_range, 52week_range這三個項目型態為字串，其餘為float

項目名稱

英文	中文對應
open	開盤價
close	收盤價
range	當日範圍
volume	成交張數
last_open	開盤價(昨)
last_close	收盤價(昨)
last_range	昨日範圍
last_volume	成交張數(昨)
52weeks_range	52週範圍

資券餘額

對應iFa.ai -> 交易資訊 -> 資券變化

from neurostats_API.fetchers import MarginTradingFetcher
db_client = DBClient("<連接的DB位置>").get_client()
ticker = 2330 # 換成tw50內任意ticker
fetcher = MarginTradingFetcher(ticker, db_client)

fetcher.query()

回傳

{ 'annual_margin':                   
                        close   volume  ...  借券_次一營業日可限額  資券互抵
        2024-12-03  1060.000000  29637.0  ...    12222.252   0.0
        2024-12-02  1035.000000  31168.0  ...    12156.872   1.0
        ...                 ...      ...  ...          ...   ...
        2023-12-05   559.731873  22230.0  ...     7838.665   1.0
        2023-12-04   563.659790  26847.0  ...     7722.725   2.0

  'latest_trading': { 
        'date': datetime.datetime(2024, 12, 3, 0, 0),
        'margin_trading':          
                        financing  short_selling
        買進           761.0           34.0
        賣出          1979.0           44.0
        ...            ...            ...
        次一營業日限額  6483183.0      6483183.0
        現償             3.0           12.0


        'security_offset': 0.0,
        'stock_lending':           stock_lending
                當日賣出                 10
                當日還券                  0
                當日調整                  0
                當日餘額              14688
                次一營業日可限額          12222
  },
  'price': { '52weeks_range': '555.8038940429688 - 1100.0',
             'close': 1060.0,
             'last_close': 1035.0,
             'last_open': 1020.0,
             'last_range': '1015.0 - 1040.0',
             'last_volume': 31168.404,
             'open': 1060.0,
             'range': '1055.0 - 1065.0',
             'volume': 29636.523}}

annual_trading: 對應一年內每日的資券變化量
latest_trading: 對應當日交易

欄位項目名稱

英文	中文對應
financing	融資
short_selling	融券

price: 對應法人買賣頁面的今日與昨日交易價

項目名稱

英文	中文對應
open	開盤價
close	收盤價
range	當日範圍
volume	成交張數
last_open	開盤價(昨)
last_close	收盤價(昨)
last_range	昨日範圍
last_volume	成交張數(昨)
52weeks_range	52週範圍

請注意range, last_range, 52week_range這三個項目型態為字串，其餘為float

TEJ 相關

會計師簽證財務資料

from neurostats_API import FinanceReportFetcher

mongo_uri = <MongoDB 的 URI>
db_name = 'company' # 連接的DB名稱
collection_name = "TWN/AINVFQ1" # 連接的collection對象

fetcher = FinanceReportFetcher(
    mongo_uri = mongo_uri,
    db_name = db_name,
    collection_name = collection_name
)

data = fetcher.get(
    ticker = "2330" # 任意的股票代碼
    fetch_mode = fetcher.FetchMode.QOQ_NOCAL # 取得模式
    start_date = "2005-01-01",
    end_date = "2024-12-31",
    report_type = "Q",
    indexes = []
) # -> pd.DataFrame or Dict[pd.DataFrame]

ticker: 股票代碼
fetch_mode : 取得模式，為fetcher.YOY_NOCAL 或 fetcher.QOQ_NOCAL
- YOY_NOCAL: 以end_date為準，取得與end_date同季的歷年資料，時間範圍以start_date為起始
  
  例如start_date = "2020-07-01", end_date = "2024-01-01"，會回傳2020~2024的第一季資料
- QOQ_NOCAL: 時間範圍內的每季資料
- QOQ: 時間範圍內每季的每個index的數值以及QoQ
- YoY: 以end_date為準，取得與end_date同季的歷年資料以及成長率，時間範圍以start_date為起始
start_date: 開始日期，不設定時預設為2005-01-01
end_date: 結束日期，不設定時預設為資料庫最新資料的日期
report_type: 選擇哪種報告，預設為Q
- A: 當年累計
- Q: 當季數值
- TTM: 移動四季 (包括當季在內，往前累計四個季度)
indexes: 選擇的column，需要以TEJ提供的欄位名稱為準，不提供時或提供[]會回傳全部column
- 範例輸入: ['bp41', 'bp51']

TEJ資料集連結請看 會計師簽證財務資料

回傳資料

`YOY_NOCAL` 與 `QOQ_NOCAL`

為回傳pd.DataFrame，column名稱為<年份>Q<季>， row名稱為指定財報項目

# fetch_mode = fetcher.FetchMode.QOQ_NOCAL
        2024Q3        2024Q2        2024Q1
bp41  7.082005e+07  6.394707e+07  5.761001e+07
bp51  3.111298e+09  3.145373e+09  3.091985e+09

# fetch_mode = fetcher.FetchMode.YOY_NOCAL
        2024Q3        2023Q3        2022Q3
bp41  7.082005e+07  5.377231e+07  6.201822e+07
bp51  3.111298e+09  3.173919e+09  2.453840e+09

`YOY` 與 `QOQ`

回傳為Dict[pd.DataFrame], key 為指定的index, DataFrame中則是該index歷年的數值與成長率

# fetch_mode = fetcher.FetchMode.QOQ
{
        'bp41':               
        2024Q3        2024Q2        2024Q1
value   7.082005e+07  6.394707e+07  5.761001e+07
growth  1.074791e-01  1.099994e-01  5.532101e-03, 
        'bp51':               
        2024Q3        2024Q2        2024Q1
value   3.111298e+09  3.145373e+09  3.091985e+09
growth -1.083335e-02  1.726663e-02 -4.159542e-03
}

# fetch_mode = fetcher.FetchMode.YOY
{
'bp41':               
        2024Q3        2023Q3        2022Q3
value   7.082005e+07  5.377231e+07  6.201822e+07
YoY_1            NaN           NaN  4.130744e-01
YoY_3   1.729171e-01  9.556684e-02  1.883274e-01
YoY_5   1.389090e-01  1.215242e-01  1.642914e-01
YoY_10  1.255138e-01  1.356297e-01  1.559702e-01, 
'bp51':               
        2024Q3        2023Q3        2022Q3
value   3.111298e+09  3.173919e+09  2.453840e+09
YoY_1            NaN           NaN  3.179539e-01
YoY_3   1.866752e-01  2.766851e-01  2.638677e-01
YoY_5   2.068132e-01  2.479698e-01  1.815106e-01
YoY_10  1.420500e-01  1.586797e-01  1.551364e-01
}

版本紀錄

0.0.16

處理ValueFetcher的error #issue76
tej_fetcher新增 QOQ, YOY功能

0.0.15

TechFetcher中新增指數條件
新增tej_fetcher索取TEJ相關的資料
package新增depensnecy，可以安裝需要的相關package

0.0.14

修改部分財報資料錯誤的乘以1000的問題
新增例外處理: 若資料庫對於季資料一部分index缺失的情況下仍會盡可能去將資料蒐集並呈現

0.0.13

value_fetcher 新增獲得一序列評價的功能

0.0.12

新增資券變化(margin trading)
修改法人買賣(institution_trading)的query方式

0.0.11

修復財務分析的千元計算問題
籌碼面新增法人買賣(institution_trading)
將財報三表與月營收的資料型態與數值做轉換(%轉字串, 千元乘以1000)

0.0.10

更新指標的資料型態: 單位為千元乘以1000之後回傳整數
處理銀行公司在finanace_overview會報錯誤的問題(未完全解決，因銀行公司財報有許多名稱不同，目前都會顯示為None)

0.0.9

更新指標的資料型態: 單位為日, %, 倍轉為字串

Project details

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1.2.0rc2 pre-release

Jan 12, 2026

1.2.0rc1 pre-release

Jan 6, 2026

1.2.0.dev1 pre-release

Jan 8, 2026

1.1.0rc1 pre-release

Oct 21, 2025

1.0.3rc1 pre-release

Jun 24, 2025

1.0.2rc4 pre-release

Jun 23, 2025

1.0.2rc3 pre-release

Jun 19, 2025

1.0.2rc2 pre-release

Jun 18, 2025

1.0.2rc1 pre-release

Jun 11, 2025

1.0.1rc1 pre-release

Jun 10, 2025

1.0.0

Jun 10, 2025

1.0.0rc6 pre-release

Jun 3, 2025

1.0.0rc5 pre-release

May 22, 2025

1.0.0rc4 pre-release

May 20, 2025

1.0.0rc3 pre-release

May 14, 2025

1.0.0rc2 pre-release

May 14, 2025

1.0.0rc1 pre-release

May 13, 2025

0.0.25

Apr 21, 2025

0.0.25rc1 pre-release

Apr 21, 2025

0.0.24.post1

Apr 2, 2025

0.0.24

Apr 1, 2025

0.0.23

Mar 24, 2025

0.0.23b2 pre-release

Feb 26, 2025

0.0.23b1 pre-release

Feb 24, 2025

0.0.23b0 pre-release

Feb 19, 2025

0.0.22

Feb 18, 2025

0.0.21

Feb 6, 2025

0.0.21b0 pre-release

Feb 7, 2025

0.0.20

Feb 4, 2025

0.0.19

Feb 3, 2025

0.0.18

Jan 21, 2025

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Jan 16, 2025

0.0.16

Jan 15, 2025

0.0.15

Jan 14, 2025

0.0.14

Jan 9, 2025

0.0.13

Dec 13, 2024

0.0.12

Dec 4, 2024

0.0.11

Dec 2, 2024

0.0.10

Nov 29, 2024

0.0.9

Nov 26, 2024

0.0.8

Nov 26, 2024

0.0.7

Nov 20, 2024

0.0.6

Nov 15, 2024

0.0.5

Nov 15, 2024

0.0.4

Nov 14, 2024

0.0.3

Nov 14, 2024

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Algorithm	Hash digest
SHA256	`94e163f96891c452fff63a176a5bfb2fdfc339648455a8e6dca12722a2aeb983`
MD5	`d9dd0426ebedd88a62a28039cb13b014`
BLAKE2b-256	`55d1c88f13140a83bcd9ce82f676e1459e226c91f1a39aac61fab4523d579306`

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Algorithm	Hash digest
SHA256	`1aba44ba38c1aded4f4e0a378857ed68594650d0e786bcc5c3d22d8a588b6b8a`
MD5	`92d24fc3024200eb5a44eeb5e0f0abbb`
BLAKE2b-256	`b705286336dc7ed96f060afe1c4264cf121d0e212cd116d9ce2ea58fa916ac34`

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