massive-com / massive-com/client-python

MSFT dividend data has gaps

Đang mở
#1,004 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

bug
Ngôn ngữ chính
Python
Star
1.5k
Fork
362
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

I downloaded dividend data using the rest API and use them in my application. While debugging the data using Claude Code, it finds the following issue on MSFT dividend data. Could you fix them?

MSFT pays quarterly (Feb, May, Aug, Nov), but Massive's data for 2017 has only two records instead of four — the May and November ex-dividend dates are
missing entirely. Their haf values bundle two quarters of adjustment into each event.

The consequence for adjust_daily_bars.py: for any price date between 2017-02-14 and 2017-08-14, the next ex-div in our data is 2017-08-15 (haf=0.908207).
Yahoo has 2017-05-17 as next, with a haf that's lower by one dividend factor (~0.6%). So our adjusted prices are ~0.57–0.60% too high for that entire
window. Same story between Aug and Nov 2017.

This is a source data gap in Massive — nothing in the pipeline is broken. Everything from 2018 onward is fine.

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng việc xem xét các ngày ex-dividend của MSFT trong năm 2017 và hành vi của adjust_daily_bars.py trong khoảng từ 2017-02-14 đến 2017-11-14. So sánh các bản ghi Massive và các giá trị haf với những ngày được Yahoo báo cáo để xác định liệu cần sửa dữ liệu nguồn hay phần xử lý của client. Được xem là hoàn thành khi các sự kiện bị thiếu trong tháng 5 và tháng 11 được biểu diễn chính xác mà không làm hồi quy hành vi từ năm 2018 trở đi.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
api, data
Loại issue
Lỗi
Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
25/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.