Awesome GitHub RepositoriesQuantitative Research Tools

AkShare is a Python financial data library and programmatic interface designed for fetching real-time and historical stock, currency, and economic market data. It serves as a quantitative data acquisition tool for gathering the large-scale financial datasets required for economic research and quantitative analysis. The library provides a unified interface to retrieve datasets from various official and commercial providers, removing the need to write custom scrapers for individual financial sources. It maps standardized function calls to diverse third-party sources to normalize varying respons

TensorTrade is a reinforcement learning trading framework designed for training and deploying autonomous agents that optimize financial market strategies. It provides an algorithmic trading simulation environment where agents can be tested against market data using simulated broker environments. The framework features a distributed training system using RLlib to optimize decision policies across large datasets. It includes a walk-forward validation tool that evaluates trading strategies through windowed performance analysis to prevent overfitting and measure real-world viability. The project

Portfolio and risk analytics in Python

zvt هو إطار عمل للتداول الكمي مصمم لبناء واختبار استراتيجيات التداول الخوارزمي وتنفيذها. يعمل كنظام معياري يدمج خط أنابيب بيانات مالية لجمع بيانات السوق، ومحرك اختبار خلفي (backtesting) خوارزمي لتقييم الاستراتيجية، ونظام تداول يعتمد على الأحداث لأتمتة تنفيذات السوق. يتميز المشروع بنهج هجين لإدارة الإشارات، باستخدام نظام وسم ديناميكي يجمع بين المنطق الكمي المؤتمت والتدخل البشري. يتضمن لوحة تحكم للتحليل الكمي لتصور عوامل البحث ومقاييس الأداء، إلى جانب واجهة لدمج الإشارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. يغطي إطار العمل العديد من مجالات القدرة الأساسية، بما في ذلك تحويل البيانات الكمية وحساب العوامل التقنية، واكتساب بيانات السوق المؤتمت من مزودين متعددين، وتوليد مجموعات أصول مصفاة بناءً على المقاييس المالية. كما يدير مهام الخلفية المتكررة لمزامنة البيانات ويرسل تنبيهات السوق المؤتمتة عبر البريد الإلكتروني أو البوتات.

Alphalens is a quantitative alpha factor analysis library designed to measure the predictive power of financial factors. It serves as a computational toolset for processing financial time series and calculating performance metrics to evaluate quantitative trading hypotheses. The library distinguishes itself through the use of quantile-based data binning to analyze return distributions across different factor strength levels. It aligns historical alpha signals with forward-looking price changes to isolate predictive effects and transforms these metrics into heatmaps and time-series charts for

Common financial risk and performance metrics. Used by zipline and pyfolio.

Introduction |pypi peoject version| |pypi pyversion| |pypi license| |travis ci| |covergae|

Contingency Random Number Generator — numbers with controllable fat tails, volatility clustering, and scale convergence

AI-powered Bitcoin network intelligence in your terminal. Ask questions, get structured analysis.