Kimhyuntae9665/codex-skill-données-vers-graphe

Compétence Codex : Collecte de données boursières américaines depuis 2010 et génération de graphiques PNG.

Qu'est-ce que codex-skill-données-vers-graphe ?

Cette compétence Codex permet de collecter automatiquement des données historiques sur les actions américaines à partir de 2010 et de générer des graphiques au format PNG. Elle est conçue pour les développeurs et les analystes financiers qui utilisent des agents IA comme Codex afin d'automatiser l'analyse des marchés boursiers. La compétence repose sur une API de données financières (par exemple yfinance) et une bibliothèque de visualisation comme Matplotlib pour produire des graphiques clairs et prêts à l'emploi. En résumé, elle simplifie le pipeline allant de l'acquisition des données à leur représentation graphique, le tout intégré directement dans l'environnement de l'agent IA.

Compatible avec~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Documentation

Que fait codex-skill-données-vers-graphe ?

Compétence Codex : Collecte de données boursières américaines depuis 2010 et génération de graphiques PNG.

Description

Cette compétence permet de récupérer les données historiques des actions américaines (à partir de l'année 2010) et de créer un graphique en PNG pour visualiser les tendances.

Fonctionnalités

  • Collecte des prix d'actions via une API financière (par exemple yfinance)
  • Génération d'un graphique en courbes
  • Sauvegarde du graphique au format PNG
  • Compatible avec les agents Codex et les environnements Python

Utilisation

  1. Assurez-vous d'avoir installé les dépendances : yfinance et matplotlib
  2. Activez la compétence dans votre agent Codex.
  3. Lancez la commande : collecter-et-graphiquer
  4. Le graphique PNG sera généré dans le répertoire courant.

Dépendances

  • Python 3.7+
  • yfinance
  • matplotlib

Exemple de code

import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

# Télécharger les données depuis 2010
data = yf.download("AAPL", start="2010-01-01")

# Créer le graphique
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data["Close"])
plt.title("Prix de clôture AAPL depuis 2010")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Prix (USD)")
plt.grid(True)
plt.savefig("aapl_graph.png")
plt.show()

Licence

MIT

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