ResearchTools — 経済・金融研究の実用ツール集

Tool

概要

ResearchToolsは、経済学・金融の研究者や実務者を念頭に置いた、実用的なノウハウ集です。リポジトリは「Cheatsheets(チートシート)」と「Playbooks(手順書)」という二つの主要セクションで構成され、LaTeXやR、Python、Juliaなどの言語別の速習メモ、MarkdownやUnix/Gitの便利技がまとまっています。Playbooks側ではスクレイピング、各種API連携、LLM(大規模言語モデル)活用、計算実務、研究の再現性確保に関する実践的な手順が提示され、日常的な研究ワークフローの効率化に貢献します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 8
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 研究者向けの「チートシート」と「プレイブック」による実用的なノウハウ集
  • LaTeX、R、Python、Julia、Markdown、Unix/Gitといったツール群をカバー
  • スクレイピング、API、LLM、計算、再現性に関する手順書を収録
  • 小規模で軽量、READMEに図示された構成が分かりやすい

技術的なポイント

本リポジトリの技術的な核は「知識の整理」と「ワークフロー化」にあります。Cheatsheetsは言語やツールごとに頻出コマンド、書式、テンプレート、トラブルシュートの短い参照集を提供する想定で、論文作成やデータ処理の現場で即座に使える情報を集約しています。Playbooksは、データ取得(スクレイピング/API)、モデルやLLMの利用、数値計算やシミュレーション、研究の再現性(環境管理、記録、結果のパッケージ化)までの一連手順を提示することで、「何をいつどうやって実行するか」を明確にします。具体的には、データ収集時のリクエスト制限や認証処理、APIのレスポンス処理、LLMを使ったテキスト生成や補助的分析の導入方法、計算資源の管理や結果の検証フロー、GitやDockerなどを用いた再現環境の整備といった実務上のポイントに着目しています。リポジトリ自体は軽量で言語指定がないため、Markdown中心のドキュメント指向で、既存ワークフローに組み込みやすい設計です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .DS_Store: file
  • Cheatsheets: dir
  • LICENSE: file
  • Playbooks: dir
  • README.md: file

README内の構成図(要旨):

  • Cheatsheets: LaTeX, R, Python, Julia, Markdown, Unix & Git
  • Playbooks: Scraping, APIs, LLM, Computation, Reproducibility

使いどころと活用例

  • 新しいプロジェクトを始めるときのスターターパック:環境構築・テンプレートの参照用として有用
  • 論文執筆時のLaTeXショートカットや引用管理のヒントを即参照
  • データ取得のプレイブックを見ながらスクレイピングやAPI連携を実装
  • LLMを使った下書き生成やデータ前処理の自動化ワークフローに組み込む
  • 再現性確保のための記録ルールや環境管理(READMEやLICENSEの整備、結果保存の手順)を標準化

改善点と提案

現状はドキュメント中心の小規模リポジトリであり、以下の改善を検討すると実用性が上がります:

  • 実例付きのノートブック(Jupyter/Rmarkdown)やサンプルスクリプトを追加して即実行できるようにする
  • CI(GitHub Actions)やDockerfileで環境再現性を自動化するテンプレートを用意
  • チートシートに索引や検索機能を付け、初学者が目的の情報に辿り着きやすくする
  • プレイブックにセキュリティや倫理面の注意(スクレイピングの利用規約遵守、APIキー管理等)を明記する

まとめ

実務的で研究に直結するノウハウを手早く参照できる軽量なリソース集。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

ResearchTools

A collection of practical tools for economics & finance research

graph LR
  A[Research Tools Repo] --> B[Cheatsheets]
  A --> C[Playbooks]

  B --> B1[LaTeX]
  B --> B2[R]
  B --> B3[Python]
  B --> B4[Julia]
  B --> B5[Markdown]
  B --> B6[Unix & Git]

  C --> C1[Scraping]
  C --> C2[APIs]
  C --> C3[LLM]
  C --> C4[Computation]
  C --> C5[Reproducibility]