rootSunc/CNEquity

解決する課題

CNEquityは、中国市場向けの信頼性が高く長期的な金融データセットを構築・維持する際の困難を解決します。ローカルでバージョン管理されたデータレイクを提供することで、増分更新、エラーリカバリ、データ品質監査を処理し、データエンジニアリングの繰り返しを排除します。これにより、研究者やAIエージェントは一貫性のある再現可能なデータを利用できるようになります。

仕組み

これはローカルデータインフラとして機能し、さまざまな公開ソースから金融データ（株価、財務報告書、企業イベントなど）を取得し、構造化されたParquetベースのデータレイクに整理します。ユーザーはPython API、SQLクエリ、またはModel Context Protocol (MCP) を介してデータレイクをAIエージェント（ClaudeやChatGPTなど）に接続することで、AIがローカルデータセット上で直接複雑な金融分析を実行できるようにします。

対象ユーザー

このプロジェクトは、バックテストや分析のために安定した自己ホスト型の歴史的に正確なデータセットを必要とする、個人の金融研究者、クオンツアナリスト、およびAI駆動型金融エージェントを構築する開発者向けに設計されています。

ハイライト

• 包括的なデータカバレッジ： 基本的な市場データや財務諸表から、センチメントスコアやデリバティブ商品まで、55のデータセットを管理します。
• AI対応： Model Context Protocol (MCP) をネイティブサポートしており、LLMがローカルの金融データを安全にクエリできます。
• 研究グレードの整合性： 過去のコンテキスト（上場廃止銘柄や時点ごとの財務報告など）を保持し、生存者バイアスのような一般的な研究の落とし穴を防ぎます。
• 堅牢なエンジニアリング： 自動増分更新、障害復旧、データ品質チェック機能を備えており、ローカルレイクを常に最新かつ正確に保ちます。
• 柔軟なアクセス： Python、SQL、または組み込みのWebベースコンソールを介したクエリをサポートしています。