OpenEDGAR is an open source Python framework designed to rapidly construct research databases based on the Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval (EDGAR) system operated by the US Securities and Exchange Commission (SEC). OpenEDGAR is built on the Django application framework, supports distributed compute across one or more servers, and includes functionality to (i) retrieve and parse index and filing data from EDGAR, (ii) build tables for key metadata like form type and filer, (iii) retrieve, parse, and update CIK to ticker and industry mappings, (iv) extract content and metadata from filing documents, and (v) search filing document contents. OpenEDGAR is designed for use in both academic research and industrial applications, and is distributed under MIT License at https://github.com/LexPredict/openedgar.


翻译:OpenEDGAR是一个开放源码 Python框架,旨在根据美国证券交易委员会(证交会)操作的电子数据收集、分析和检索系统迅速建立研究数据库,OpenEDGAR建在Django应用框架之上,支持在一个或多个服务器上进行分布计算,包括以下功能:(一) 从EDGAR检索和分析索引和存档数据,(二) 建立表格,用于表格类型和存档器等关键元数据,(三) 检索、分析并更新CIK,以进行查询和行业制图,(四) 从归档文件中提取内容和元数据,(五) 搜索文件归档内容,OpenEDGAR设计用于学术研究和工业应用,并在https://github.com/LexPredict/openedgar上根据麻省麻省理学研究所许可证分发。

1
下载
关闭预览

相关内容

【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
【电子书推荐】Data Science with Python and Dask
专知会员服务
42+阅读 · 2019年6月1日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
深度学习自然语言处理阅读清单
专知
23+阅读 · 2019年1月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Arxiv
34+阅读 · 2019年11月7日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月30日
VIP会员
相关资讯
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
深度学习自然语言处理阅读清单
专知
23+阅读 · 2019年1月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员