rangebar 12.33.0：高性能量化交易范围条构建工具
rangebar 12.33.0：高性能量化交易范围条构建工具作者：James Bentley
来源：Pypi.org
引用：https://pypi.org/project/rangebar/12.33.0/
rangebar-py 是一款专为量化交易设计的高性能范围条构建工具，它通过 PyO3/maturin 提供了 Python 绑定。该工具资源丰富，包括 PyPI 链接、代码仓库、性能仪表板和 API 文档。
### 安装
使用 pip 安装 rangebar：
bash
pip install rangebar
预构建的 wheel 包支持 Linux (x86_64)、macOS (ARM64) 和 Python 3.13。源码构建需要 Rust 工具链和 maturin。
### 快速入门
python
from rangebar import get_range_bars
df = get_range_bars("BTCUSDT", "2024-01-01", "2024-06-30")
生成的 pandas DataFrame 包含 DatetimeIndex 和 OHLCV 列，与 backtesting.py 兼容。
### API 概览
- `get_range_bars()`: 日期范围自动获取数据并生成范围条。
- `get_n_range_bars()`: 获取精确数量的范围条，适用于机器学习训练。
- `process_trades_polars()`: 使用 Polars DataFrame（速度快 2-3 倍）处理交易数据。
- `process_trades_chunked()`: 处理大型数据集（>10M 交易）。
- `populate_cache_resumable()`: 处理长范围（>30 天）数据。
- `run_sidecar()`: 实时流式传输侧边栏。
### 设计理念
rangebar-py 针对 Claude Code 进行了优化，使用 Anthropic 的 Claude Code CLI 提供的项目上下文，以支持 AI 辅助开发。
### 开发
bash
git clone https://github.com/terrylica/rangebar-py.git
cd rangebar-py
mise install# 安装工具（Rust、Python、zig）
mise run build# 使用 maturin 构建
mise run test# 运行 Rust 测试
mise run test-py# 运行 Python 测试
### 要求
- 运行时：Python >= 3.13，pandas >= 2.0，numpy >= 1.24，polars >= 1.0。
- 构建：Rust 工具链，maturin >= 1.7。
### 许可证
MIT 许可证。请参阅 LICENSE 文件。
### 引用
(https://github.com/terrylica/rangebar-py) 提供了详细的引用信息。
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