bquant.data.schemas — Схемы данных

Обзор

Схемы и модели для структурированной валидации данных (базовые заготовки).

Модели и классы

  • OHLCVRecord — запись OHLCV (timestamp, open, high, low, close, volume) с методом validate()

  • DataSourceConfig — описание источника данных (паттерн файлов, маппинги таймфреймов, провайдеры котировок)

  • ValidationResult — результат валидации (is_valid, issues, warnings, stats, recommendations)

  • DataSchema — базовый класс схем: поля, типы, правила, validate_dataframe(df)

  • OHLCVSchema(DataSchema) — схема для OHLCV

  • IndicatorSchema(DataSchema) — схема для индикаторов (поддерживаются варианты macd, rsi)

Предопределённые схемы

  • OHLCV_SCHEMA, MACD_SCHEMA, RSI_SCHEMA

  • AVAILABLE_SCHEMAS = {'ohlcv', 'macd', 'rsi'}

Функции

  • get_schema(name) -> Optional[DataSchema]

  • validate_with_schema(df, schema_name) -> ValidationResult

Пример

import pandas as pd
from bquant.data.schemas import validate_with_schema

df = pd.DataFrame({'open':[1,2], 'high':[2,3], 'low':[1,2], 'close':[1.5, 2.5]})
res = validate_with_schema(df, 'ohlcv')
print(res.is_valid, res.stats)

Примечание: текущая реализация — заготовка; детальная схемная валидация может быть расширена в будущем.