OpenBB-finance/OpenBB

⭐ 46,168 🍴 0 Python📄 AGPLv3 (GNU Affero General Public License v3.0) GitHubで見る →

主な特徴

30以上のデータプロバイダーを統一APIで利用可能（無料・有料含む）
Python SDK、CLI、REST APIの3つのインターフェースを提供
標準化されたデータモデルによるプロバイダー間の互換性
プラグインアーキテクチャによる高い拡張性
株式、暗号通貨、FX、債券、デリバティブなど幅広い資産クラス対応
テクニカル分析、定量分析、計量経済分析ツールを内蔵
Plotlyベースのインタラクティブチャート機能
AI/LLM統合のためのMCP (Model Context Protocol) サーバー
OpenBB Workspaceとの統合によるエンタープライズUI利用可能

リポジトリ解析: OpenBB-finance/OpenBB

基本情報

リポジトリ名: OpenBB-finance/OpenBB
主要言語: Python
スター数: 46,168
フォーク数: 情報なし
最終更新: アクティブに開発中
ライセンス: AGPLv3 (GNU Affero General Public License v3.0)
トピックス: 投資リサーチ、金融データ、データ統合、オープンソース、金融プラットフォーム

概要

一言で言うと

オープンソースの金融プラットフォームで、30以上のデータプロバイダーから金融データを統一的に取得・分析できるPythonライブラリとCLI、そしてREST APIを提供する「すべての人のための投資リサーチツール」。

詳細説明

OpenBBは、個人投資家から金融機関まで、誰もが高品質な金融データにアクセスできることを目指したオープンソースプラットフォームです。従来、金融データへのアクセスは高額なサブスクリプションや複雑なAPIの壁に阻まれていましたが、OpenBBは30以上のデータソース（無料・有料）を統一的なインターフェースで提供し、株式、オプション、暗号通貨、外国為替、マクロ経済、債券など幅広い資産クラスのデータを簡単に取得・分析できるようにしています。モジュラーアーキテクチャとプラグインシステムにより、新しいデータソースや機能を簡単に追加できる拡張性も備えています。

主な特徴

30以上のデータプロバイダーを統一APIで利用可能（無料・有料含む）
Python SDK、CLI、REST APIの3つのインターフェースを提供
標準化されたデータモデルによるプロバイダー間の互換性
プラグインアーキテクチャによる高い拡張性
株式、暗号通貨、FX、債券、デリバティブなど幅広い資産クラス対応
テクニカル分析、定量分析、計量経済分析ツールを内蔵
Plotlyベースのインタラクティブチャート機能
AI/LLM統合のためのMCP (Model Context Protocol) サーバー
OpenBB Workspaceとの統合によるエンタープライズUI利用可能

使用方法

インストール

前提条件

Python 3.9.21 - 3.12（Python 3.13はまだサポート外）
pip（Pythonパッケージマネージャー）
（オプション）Docker（コンテナベースの実行環境）
（オプション）Git（ソースからのインストール時）

インストール手順

# 方法1: PyPI経由（基本インストール）
pip install openbb

# 方法2: すべての拡張機能を含むインストール
pip install "openbb[all]"

# 方法3: CLI版のインストール
pip install openbb-cli

# 方法4: 特定の拡張機能のみインストール
pip install openbb-charting  # チャート機能
pip install openbb-technical  # テクニカル分析

# 方法5: ソースからビルド
git clone https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB.git
cd OpenBB
pip install -e .

基本的な使い方

Hello World相当の例

# OpenBBのインポートと株価データの取得
from openbb import obb

# Appleの株価履歴を取得
data = obb.equity.price.historical("AAPL")

# DataFrameに変換して表示
df = data.to_dataframe()
print(df.head())

実践的な使用例

# 複数のデータソースを使った分析例
from openbb import obb
import pandas as pd

# 異なるプロバイダーから株価データを取得
yahoo_data = obb.equity.price.historical("SPY", provider="yfinance")
fmp_data = obb.equity.price.historical("SPY", provider="fmp")

# テクニカル指標の計算
rsi_data = obb.technical.rsi(yahoo_data.results)

# 経済指標データの取得
gdp_data = obb.economy.gdp(provider="fred")

# チャートの表示（openbb-chartingが必要）
yahoo_data.charting.show()

高度な使い方

# REST APIサーバーの起動と利用
# ターミナル1で実行:
# openbb-api

# ターミナル2またはスクリプトで:
import requests

# APIエンドポイントからデータ取得
response = requests.get(
    "http://127.0.0.1:6900/api/v1/equity/price/historical",
    params={"symbol": "AAPL", "provider": "yfinance"}
)
data = response.json()

# LLM統合の例（openbb-mcp-serverが必要）
# MCPサーバーを起動してLLMツールとして利用可能

ドキュメント・リソース

公式ドキュメント

README.md: プロジェクト概要、インストール方法、基本的な使い方
openbb_platform/README.md: プラットフォームアーキテクチャの詳細
cli/README.md: CLIの使用方法とコマンドリファレンス
公式ドキュメントサイト: https://docs.openbb.co/ （包括的なAPIリファレンス）
データプロバイダーリファレンス: https://docs.openbb.co/platform/reference

サンプル・デモ

examples/loadHistoricalPriceData.ipynb: 株価履歴データの取得方法
examples/portfolioOptimizationUsingModernPortfolioTheory.ipynb: ポートフォリオ最適化
examples/sectorRotationStrategy.ipynb: セクターローテーション戦略
examples/openbbPlatformAsLLMTools.ipynb: LLM統合の実装例
examples/streamlit/: Streamlitを使ったWebダッシュボード例
examples/googleColab.ipynb: Google Colabでの使用例

チュートリアル・ガイド

Getting Started Guide
OpenBB Hub - APIキー管理とプレミアムデータアクセス
Discord Community - 活発なコミュニティサポート
YouTube Channel - ビデオチュートリアル
GitHub Discussions - Q&Aフォーラム

技術的詳細

アーキテクチャ

全体構造

OpenBBはモジュラーアーキテクチャを採用し、コアプラットフォーム、拡張機能、データプロバイダー、ユーザーインターフェースの4層構造で設計されています。コアは抽象的なプロバイダーインターフェースとルーターシステムを提供し、拡張機能が資産クラス別の機能を追加、プロバイダーが実際のデータ取得を担当します。すべてのデータは標準化されたモデルに変換され、Python SDK、CLI、REST APIの3つのインターフェースから利用可能です。

ディレクトリ構成

OpenBB/
├── openbb_platform/      # プラットフォームコア
│   ├── core/             # コアライブラリ（API、ルーター、プロバイダー管理）
│   ├── extensions/       # 機能拡張モジュール
│   │   ├── commodity/    # 商品先物データ
│   │   ├── crypto/       # 暗号通貨データ
│   │   ├── currency/     # 外国為替データ
│   │   ├── derivatives/  # デリバティブ（オプション、先物）
│   │   ├── economy/      # マクロ経済データ
│   │   ├── equity/       # 株式データ
│   │   ├── etf/          # ETFデータ
│   │   ├── fixedincome/  # 債券データ
│   │   ├── technical/    # テクニカル分析
│   │   └── mcp_server/   # AI/LLM統合サーバー
│   ├── providers/        # データプロバイダー実装
│   │   ├── yfinance/     # Yahoo Finance
│   │   ├── fmp/          # Financial Modeling Prep
│   │   ├── fred/         # FRED（Federal Reserve）
│   │   └── ...           # 30+プロバイダー
│   └── obbject_extensions/  # OBBject拡張（チャート等）
├── cli/                  # コマンドラインインターフェース
├── examples/             # Jupyterノートブックとサンプルコード
└── frontend-components/  # フロントエンドコンポーネント（Plotly、Tables）

主要コンポーネント

OpenBB Core (openbb_platform/core/): プラットフォームの中核機能
- 場所: openbb_core/app/
- 依存: なし（最下層）
- インターフェース: Router, Provider Interface, Command Runner
Router System (openbb_core/app/router.py): エンドポイント管理
- 場所: openbb_core/app/router.py
- 依存: Extension Loader, Provider Interface
- インターフェース: @router.command デコレーター
Provider Interface (openbb_core/provider/): データプロバイダー抽象化
- 場所: openbb_core/provider/
- 依存: Standard Models
- インターフェース: Fetcher基底クラス、Registry
Standard Models: 標準化されたデータモデル（200+モデル）
- 場所: 各拡張機能内
- 依存: Pydantic
- インターフェース: BaseModel継承クラス
OBBject: 統一的な結果オブジェクト
- 場所: openbb_core/app/model/
- 依存: Standard Models
- インターフェース: to_df(), to_dict(), charting属性

技術スタック

コア技術

言語: Python 3.9.21 - 3.12（型ヒント、async/await、データクラス活用）
フレームワーク:
- FastAPI（REST APIサーバー）
- Uvicorn（ASGIサーバー）
- Poetry（依存関係管理とビルド）
主要ライブラリ:
- pandas (^2.2.0): データ処理と時系列分析
- numpy: 数値計算
- pydantic: データバリデーションとモデル定義
- plotly: インタラクティブチャート
- pandas_ta: テクニカル分析指標
- prompt-toolkit: CLI用のリッチターミナルUI
- httpx/aiohttp: 非同期HTTPクライアント
- PyWry: スタンドアロンチャートウィンドウ

開発・運用ツール

ビルドツール:
- Poetry（モノレポ構造での依存関係管理）
- Poetry plugins（拡張機能の動的ロード）
テスト:
- pytest（単体テスト、統合テスト）
- 包括的な統合テストスイート（全エンドポイント）
- プロバイダー別テスト
CI/CD:
- GitHub Actions（自動テスト、リリース）
- 自動バージョニング
- PyPIへの自動公開
デプロイ:
- PyPIパッケージ配布
- Dockerイメージ提供
- REST APIのセルフホスティング対応

設計パターン・手法

ファクトリーパターン: プロバイダーとルーターの動的生成
抽象基底クラス: Fetcherクラスによるプロバイダー実装の統一
デコレーターパターン: @router.commandによるエンドポイント定義
プラグインアーキテクチャ: Poetry pluginsによる拡張機能の動的ロード
シングルトンパターン: 設定管理とレジストリ
依存性注入: FastAPIの依存性注入システム活用
アダプターパターン: 各プロバイダーAPIの統一インターフェース化

データフロー・処理フロー

ユーザーリクエスト: Python/CLI/REST APIからコマンド実行
ルーティング: Router Systemがコマンドを適切な拡張機能にルーティング
パラメータ検証: Pydanticモデルによる入力検証
プロバイダー選択: 指定されたプロバイダーまたはデフォルトプロバイダーを選択
データ取得: Fetcherクラスがプロバイダー固有のAPIを呼び出し
データ変換: プロバイダー固有のレスポンスを標準モデルに変換
後処理: 必要に応じて追加の計算や変換（テクニカル指標など）
OBBject生成: 統一的な結果オブジェクトの作成
レスポンス: DataFrame、JSON、チャートなど要求された形式で返却

API・インターフェース

公開API

Python SDK

目的: Pythonからの直接的なデータアクセスと分析
使用例:

from openbb import obb

# 株価データ取得
aapl = obb.equity.price.historical("AAPL", start_date="2023-01-01")

# ファンダメンタルデータ
financials = obb.equity.fundamental.income("AAPL", provider="fmp")

# マクロ経済データ
gdp = obb.economy.gdp(countries=["united_states", "japan"])

REST API

目的: 言語非依存のHTTPベースアクセス
エンドポイント例:

# APIサーバー起動
openbb-api

# データ取得
GET http://127.0.0.1:6900/api/v1/equity/price/historical?symbol=AAPL
GET http://127.0.0.1:6900/api/v1/economy/gdp?countries=united_states

# OpenAPI仕様書
GET http://127.0.0.1:6900/openapi.json

CLI

目的: ターミナルからのインタラクティブな利用

# CLIの起動
openbb

# コマンド例
/equity/price/historical AAPL --provider yfinance
/economy/gdp --countries united_states japan

設定・カスタマイズ

設定ファイル

# ~/.openbb/user_settings.json
{
  "defaults": {
    "provider": "yfinance"  # デフォルトプロバイダー
  },
  "credentials": {
    "fmp_api_key": "YOUR_API_KEY",
    "polygon_api_key": "YOUR_API_KEY"
  }
}

# 環境変数での設定も可能
export OPENBB_FMP_API_KEY="YOUR_API_KEY"

拡張・プラグイン開発

カスタムプロバイダーの作成:

# 1. Fetcherクラスを継承
from openbb_core.provider.abstract.fetcher import Fetcher

class MyCustomFetcher(Fetcher):
    @staticmethod
    def transform_query(params: dict) -> dict:
        # クエリパラメータの変換
        return params
    
    @staticmethod
    async def aextract_data(query: dict) -> dict:
        # データの取得
        return data
    
    @staticmethod
    def transform_data(data: dict) -> StandardModel:
        # 標準モデルへの変換
        return StandardModel(**data)

カスタム拡張機能の作成:

Poetry pluginとして実装
router.pyでエンドポイント定義
pyproject.tomlでエントリーポイント設定

パフォーマンス・スケーラビリティ

パフォーマンス特性

レスポンスタイム: プロバイダー依存だが、キャッシュ機能により2回目以降は高速
並行処理: 非同期処理対応により複数リクエストを効率的に処理
メモリ効率: 大規模データセットはストリーミング処理で対応
最適化手法:
- HTTP接続プーリング
- 結果キャッシング
- 遅延評価（必要時のみデータ変換）
- pandas最適化（convert_dtypes使用）

スケーラビリティ

水平スケーリング: REST APIサーバーの複数インスタンス起動対応
プロバイダー並列化: 複数プロバイダーからの同時データ取得
バッチ処理: 複数銘柄の一括取得対応
レート制限対応: プロバイダー別のレート制限管理

制限事項

プロバイダー依存: データの品質・速度は各プロバイダーに依存
APIレート制限: 無料プロバイダーは厳しいレート制限あり
リアルタイムデータ: ほとんどのプロバイダーは遅延データ（15-20分）
履歴データの深さ: プロバイダーとサブスクリプションによって制限
Python GIL: CPU集約的な処理では制限あり

評価・所感

技術的評価

強み

統一的なインターフェースで30以上のデータソースにアクセス可能
プロバイダー間でのシームレスな切り替えが可能
優れたドキュメントとサンプルコード
活発なコミュニティと継続的な開発
オープンソース（AGPLv3）で透明性が高い
モジュラー設計により必要な機能のみ利用可能
AI/LLM統合のための先進的なサポート

改善の余地

AGPLv3ライセンスは商用利用時に制約となる可能性
リアルタイムデータへのアクセスは限定的
一部のプロバイダーはAPIキーが必須
大規模なバックテストには別途ツールが必要

向いている用途

個人投資家の投資リサーチとデータ分析
金融教育・研究目的でのデータ収集
プロトタイピングと概念実証
複数データソースの比較分析
自動化された投資レポート生成
AI/LLMベースの金融アプリケーション開発

向いていない用途

高頻度取引（HFT）システム
ミッションクリティカルな本番環境
厳格なコンプライアンス要件がある金融機関
リアルタイム取引執行システム

総評

OpenBBは「金融データの民主化」という理念を見事に実現したプラットフォームです。統一的なAPIで多数のデータソースにアクセスできる点は革新的で、個人投資家から研究者まで幅広いユーザーに価値を提供しています。特に、標準化されたデータモデルとモジュラーアーキテクチャは技術的に優れており、新しいデータソースの追加も容易です。AI/LLM統合のためのMCPサーバーなど、将来を見据えた機能も評価できます。一方で、AGPLv3ライセンスは商用利用時の課題となり得るため、利用前に十分な検討が必要です。総じて、投資リサーチの入門から中級レベルまでのユーザーには最適なツールと言えるでしょう。