5 Repos
Python-native environments for writing, testing, and running algorithmic trading strategies with a unified API and CLI interface.
Distinct from Python Scripting Environments: Distinct from Python Scripting Environments: focuses on financial strategy development with trading-specific APIs, not general-purpose Python scripting.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching development tools & productivity · Trading Strategy Development Environments. Refine with filters or upvote what's useful.
RQAlpha is a Python-native quantitative trading backtesting framework and live trading execution system. It provides an event-driven engine for simulating trading strategies against historical market data, with realistic transaction costs, slippage models, and corporate action handling. The platform supports multi-asset class trading including stocks, futures, options, and REITs, with separate sub-accounts for different asset types and configurable margin requirements. The framework distinguishes itself through a plugin-based extensible architecture that allows users to swap out core componen
A Python-native environment for writing, testing, and running algorithmic trading strategies with a unified API and CLI interface.
Voilà is a tool that converts Jupyter notebooks into standalone interactive web applications. It renders notebook cells as HTML web components, preserving live widgets while stripping source code by default, and gives each viewer a dedicated Jupyter kernel for isolated widget state and callback execution. The project runs as a Jupyter server extension, reusing existing server infrastructure for notebook serving and authentication. It supports directory-based notebook hosting, serving all notebooks in a folder as a browsable collection of web applications from a single command. Voilà also prov
Runs as a Jupyter server extension to serve notebook-based dashboards alongside the standard Jupyter interface.
Building and backtesting CTA, SEL, HFT, and UFT strategies in Python with a C++ execution engine for performance.
tqsdk-python ist ein quantitatives Trading-SDK und Framework, das für die Entwicklung automatisierter Strategien für Futures, Optionen und Aktien unter Verwendung von Python konzipiert ist. Es fungiert als algorithmische Trading-Engine und Finanzmarktdaten-API und bietet die notwendigen Tools, um Strategien zu backtesten, historische Daten zu analysieren und Live-Trades über mehrere Broker-Konten hinweg auszuführen. Das Projekt zeichnet sich durch eine spezialisierte Options-Analytics-Bibliothek aus, die Griechen, implizite Volatilität und Volatilitätsoberflächen unter Verwendung des Black-Scholes-Modells berechnet. Es unterstützt zudem komplexe Order-Ausführungsmuster wie TWAP, Iceberg und POV, um den Markteinfluss während des Einstiegs und Ausstiegs aus Positionen zu minimieren. Das SDK deckt ein breites Funktionsspektrum ab, einschließlich Echtzeit- und historischer Marktdatenabfrage, quantitativem Risikomanagement und Portfolio-Monitoring. Es integriert ein asynchrones Ausführungsmodell für Daten-Streaming und Task-Scheduling, neben Tools für Multi-Asset-Trading-Simulation und Performance-Analyse. Die Bibliothek bietet eine webbasierte grafische Oberfläche für Strategie-Monitoring und Datenvisualisierung.
Provides a Python-native environment for writing, testing, and running algorithmic trading strategies.
Interactive Python notebook environment for developing, testing, and executing algorithmic trading strategies.