SILENTCORE.LAB
API DOCUMENTATION

Разработчикам и аналитикам

Прямой доступ к макроэкономическим временным рядам SilentCore без посредников.

Публичное REST API SilentCore возвращает временные ряды в JSON, CSV или Excel для анализа в Python (Pandas), Excel, R и собственных приложениях. Эндпоинт публичный: API-ключ не требуется.

1. Получение данных ряда

Основной эндпоинт выгружает значения конкретного показателя с фильтрацией по географии и EAV-разрезам (ОКВЭД, валюта, категории). При нескольких совпавших наборах тегов значения агрегируются по дате как среднее.

GET https://api.silentcore.ru/api/v1/series/{indicator_code}

Ответ содержит не более 15 000 дат. Пагинации нет, поэтому для длинных рядов указывайте start_date и end_date.

Параметры запроса (Query Params):

Параметр Тип Обязателен Описание
format string Нет Формат ответа: json (по умолчанию), csv, xlsx или excel. Иное значение вернёт ошибку 400.
region string Нет Название региона РФ или гео-субъекта. По умолчанию: Российская Федерация.
start_date string Нет Фильтрация по дате «От» в формате YYYY-MM-DD (например, 2025-01-01).
end_date string Нет Фильтрация по дате «До» в формате YYYY-MM-DD.
любой_тег string Нет Фильтрация по разрезу EAV. Используйте системный ключ (например, sgrt) или точное отображаемое имя тега (например, Вид транспорта). Нераспознанные параметры игнорируются, поэтому сверяйте ключи с доступными фильтрами показателя.

2. Примеры использования

Прямое скачивание Excel-файла (Для экономистов)

Вставьте ссылку в браузер, чтобы скачать Excel-файл. Для длинных рядов добавьте диапазон дат: API возвращает максимум 15 000 точек.

https://api.silentcore.ru/api/v1/series/31074?region=Омская+область&format=xlsx

Пример JSON-ответа бэкенда

{
        "indicator_code": "31074",
        "indicator_name": "Индекс потребительских цен...",
        "category": "Потребительские цены",
        "region_applied": "Омская область",
        "filters_applied": {
          "sgrt": "Все товары и услуги"
        },
        "data": [
          {
            "date": "2025-01-01",
            "value": 102.5,
            "status": "A"
          }
        ]
      }

Ошибки

400 — неверный регион, значение фильтра, формат или дата; 404 — показатель не найден либо в нём нет данных. Ошибки возвращаются в JSON-поле detail.

Интеграция в Python (Pandas)

Самый простой способ загрузить данные напрямую в аналитический фреймворк Pandas всего тремя строчками кода:

import requests
import pandas as pd

# Загружаем инфляцию (31074) по Омской области с 2025 года
url = "https://api.silentcore.ru/api/v1/series/31074"
params = {
    "region": "Омская область",
    "sgrt": "Все товары и услуги",
    "start_date": "2025-01-01"
}

response = requests.get(url, params=params).json()

# Создаем DataFrame за одну миллисекунду
df = pd.DataFrame(response["data"])
print(df.head())

Запрос через cURL (Консоль)

curl -X GET "https://api.silentcore.ru/api/v1/series/31074?region=Омская+область&sgrt=Все+товары+и+услуги"

3. Лента Signals

Лента показывает обнаруженные системой статистические отклонения. Это не исходные наблюдения и не автоматический прогноз: каждая запись содержит фактическое значение, базовый уровень и оценку силы отклонения.

GET https://api.silentcore.ru/public/signals?limit=6

ПараметрТипОписание
limitintegerНеобязателен. Число записей в ответе: от 1 до 30, по умолчанию 8.

Эндпоинт публичный и не запускает расчёт. Пустой массив [] означает, что подходящих сигналов пока нет.

curl -X GET "https://api.silentcore.ru/public/signals?limit=6"

Запуск сканирования и управление заданиями воркеров требуют авторизации и предназначены для внутренней эксплуатации, поэтому в публичный контракт не входят.