spb/wp12_uqo

1#!/usr/bin/env python32"""3================================================================4Auteur  : Simon-Pierre Boucher5Contact : contact@spboucher.ai6Projet  : Prévision de volatilité réalisée multi-actifs7          (HAR-RV vs GARCH vs Machine Learning)8Fichier : 01_download_data.py9Description : Étape 01 — Téléchargement des barres 1-min et daily10              pour tout l'univers (cache parquet data/raw).11Usage : python scripts/01_download_data.py [--refresh]12================================================================13"""1415from __future__ import annotations1617import argparse18import logging19import sys20from pathlib import Path2122sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1] / "src"))2324from wp12 import config, data_pipeline  # noqa: E40225from wp12.api_client import HFMarketDataClient  # noqa: E4022627logger = logging.getLogger("01_download")282930def main() -> None:31    """Download 1-min and daily bars for every instrument in the universe."""32    ap = argparse.ArgumentParser()33    ap.add_argument("--refresh", action="store_true", help="force re-download")34    args = ap.parse_args()3536    config.setup_logging()37    logging.getLogger("urllib3").setLevel(logging.WARNING)38    client = HFMarketDataClient()39    todo = config.universe(include_predictors=True)40    for i, inst in enumerate(todo, 1):41        logger.info("[%d/%d] %s (%s)", i, len(todo), inst["ticker"], inst["asset"])42        bars = data_pipeline.download_instrument(client, inst, refresh=args.refresh)43        for tf, df in bars.items():44            logger.info("    %s: %d rows", tf, len(df))454647if __name__ == "__main__":48    main()49