xerenity 0.1.7

Python package for xerenity

Xerenity & Python

Xerenity tiene una biblioteca para acceder a todos nuestros datos, series e incluso interactuar con nuestros modelos de precios de préstamos.

Registrarse en Xerenity

Para utilizar nuestra plataforma, visita nuestra página web y crea una cuenta para ti o para tu empresa.

El proceso de registro se puede completar en Xerenity, visita la página y luego crea una cuenta.

Utilizar la libreria de python

Python es un lenguaje de programación muy accesible y utilizado en el mundo financiero, por eso lo elegimos para acceder a nuestra plataforma.

Aquí te mostramos los pasos para utilizar la biblioteca.

Instalacion

Nuestra libreria se encuentra disponible en PyPI, PyPI

pip install xerenity

Autenticacion

La biblioteca utilizará usuario y contraseña, los cuales son los que utilizaste en el registro.

Ejecucion

Una vez instalada, solo tienes que importarla en tu programa de Python. Aquí te mostramos un simple ejemplo para leer el IBR de 3 años.

from xerenity import Xerenity
import pandas as pd
import os

# Almacena el usuario y contrasena de xerenity de forma segura, puede ser en una variable de entorno
username = os.environ.get('XERENITY_USERNAME')
password = os.environ.get('XERENITY_PASSWORD')

# Crea la clase principal de xerenity, con esta tienes acceso a todas nuestras series
data = Xerenity(username, password)

# En la funcion search, da el nombre de la serie que necesitas los datos
# En este caso vamos a lerr los datos del ibr de 3 anos
ibr_3y = data.series.search(ticker='3d9f4cdbc81a0e04d61b6c9601f3a049')

# Puedes utilizar librearias como pandas, para analizar tus datos
ibr_3y_df = pd.DataFrame(ibr_3y)

print(ibr_3y_df)

La salida del anterio ejemplo seria algo como

           time   value
0    2023-01-04  10.780
1    2023-01-10  11.020
2    2023-01-11  10.890
3    2023-01-13  10.600
4    2023-01-17  10.460
..          ...     ...
217  2024-05-21   8.095
218  2024-05-22   8.145
219  2024-05-24   8.320
220  2024-05-28   8.365
221  2024-05-29   8.485

[222 rows x 2 columns]