Создание высокопроизводительных финансовых аналитических пайплайнов с Polars

Создание высокопроизводительных финансовых аналитических пайплайнов с помощью Polars

В современном мире финансовых технологий, где данные играют ключевую роль, важно иметь возможность эффективно обрабатывать большие объемы информации. Используя библиотеку Polars, вы можете создать высокопроизводительные аналитические пайплайны, которые справляются с задачами анализа данных быстрее и с меньшими затратами ресурсов. В этой статье мы рассмотрим, как использовать ленивую оценку, сложные выражения и интеграцию SQL для построения эффективных финансовых аналитических пайплайнов.

Что такое Polars?

Polars — это библиотека для работы с DataFrame, которая оптимизирована для высокой производительности и низкого потребления памяти. Она идеально подходит для обработки больших финансовых наборов данных, позволяя аналитикам и специалистам по данным сосредоточиться на извлечении ценной информации, а не на управлении ресурсами.

Зачем нужны высокопроизводительные пайплайны?

Финансовые аналитики сталкиваются с рядом вызовов:

Обработка больших объемов данных без потери производительности.
Создание эффективных пайплайнов для анализа данных.
Использование сложных аналитических методов без ущерба для скорости обработки.

Цель состоит в том, чтобы улучшить эффективность обработки данных и извлекать ценные инсайты из финансовых данных, используя современные инструменты и библиотеки.

Создание финансового аналитического пайплайна

Начнем с генерации синтетического финансового временного ряда, который будет служить основой для нашего аналитического пайплайна. Мы создадим 100 000 записей, имитирующих данные акций таких компаний, как AAPL и TSLA. Данные будут включать:

Цены
Объемы торгов
Спреды
Рыночную капитализацию
Сектор

Настройка окружения

Для начала необходимо импортировать необходимые библиотеки:

import polars as pl
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta

Если Polars не установлен, можно выполнить установку с помощью pip:

try:
    import polars as pl
except ImportError:
    import subprocess
    subprocess.run(["pip", "install", "polars"], check=True)
    import polars as pl

Генерация синтетического набора данных

Создадим наш синтетический финансовый набор данных:

np.random.seed(42)
n_records = 100000
dates = [datetime(2020, 1, 1) + timedelta(days=i//100) for i in range(n_records)]
tickers = np.random.choice(['AAPL', 'GOOGL', 'MSFT', 'TSLA', 'AMZN'], n_records)

data = {
    'timestamp': dates,
    'ticker': tickers,
    'price': np.random.lognormal(4, 0.3, n_records),
    'volume': np.random.exponential(1000000, n_records).astype(int),
    'bid_ask_spread': np.random.exponential(0.01, n_records),
    'market_cap': np.random.lognormal(25, 1, n_records),
    'sector': np.random.choice(['Tech', 'Finance', 'Healthcare', 'Energy'], n_records)
}

Теперь загрузим данные в LazyFrame:

lf = pl.LazyFrame(data)

Построение аналитического пайплайна

Улучшив наш набор данных, добавим временные признаки и применим сложные финансовые индикаторы:

result = (
    lf
    .with_columns([
        pl.col('timestamp').dt.year().alias('year'),
        pl.col('timestamp').dt.month().alias('month'),
        pl.col('timestamp').dt.weekday().alias('weekday'),
        pl.col('timestamp').dt.quarter().alias('quarter')
    ])
)

Далее отфильтруем набор данных и проведем групповые агрегации для извлечения ключевых финансовых статистик:

.filter(
    (pl.col('price') > 10) &
    (pl.col('volume') > 100000)
)
.group_by(['ticker', 'year', 'quarter'])
.agg([
    pl.col('price').mean().alias('avg_price')
])

Использование ленивой оценки позволяет эффективно связывать сложные преобразования, максимизируя производительность и минимизируя использование памяти.

Сбор и анализ результатов

После выполнения пайплайна мы собираем результаты в DataFrame:

df = result.collect()

Теперь проанализируем топ-10 кварталов по общему объему торгов:

print(df.sort('total_dollar_volume', descending=True).head(10).to_pandas())

Расширенная аналитика и интеграция SQL

Для получения более глубоких инсайтов проведем агрегацию по тикерам:

pivot_analysis = (
    df.group_by('ticker')
)

Используя SQL-интерфейс Polars, мы можем выполнять знакомые SQL-запросы над нашими DataFrame:

sql_result = pl.sql("""
    SELECT
        ticker,
        AVG(avg_price) as mean_price
    FROM df
    WHERE year >= 2021
    GROUP BY ticker
    ORDER BY total_volume DESC
""", eager=True)

Такой подход сочетает функциональные выражения и SQL-запросы, подчеркивая гибкость Polars как инструмента для анализа данных.

Заключительные замечания

Мы продемонстрировали, как ленивый API Polars оптимизирует сложные рабочие процессы аналитики, начиная с загрузки данных и заканчивая продвинутыми агрегациями. Используя мощные функции Polars, мы создали высокопроизводительный финансовый аналитический пайплайн, подходящий для масштабируемых приложений в корпоративной среде.

Для дальнейшего изучения и исследований рекомендуем обратиться к оригинальным источникам.

Варианты экспорта данных включают: