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RxSwift is a reactive programming library for Swift that provides a framework for managing push-based data flows and composing asynchronous, event-based programs. It utilizes observable sequences and functional operators to transform and filter asynchronous sequences through a declarative approach. The library is distinguished by its ability to link asynchronous data streams directly to user interface elements, automating view updates via reactive data binding. It includes specialized tools for tracking UI control properties and events on the main thread, as well as the ability to encapsulate

This project is a feature-rich Go client library designed for interacting with Redis. It serves as a comprehensive interface for managing remote data stores, enabling developers to execute standard database commands, handle complex data structures, and perform asynchronous operations within Go applications. The library distinguishes itself through its support for advanced Redis capabilities, including connection pooling, pipelining, and transactional integrity. It provides specialized primitives for managing distributed clusters, including automated topology updates and request routing to sha

RedisInsight is a graphical user interface and management tool for browsing, analyzing, and administering Redis databases. It provides a visual environment for exploring key-value data structures, managing database instances, and performing data analysis across different operating systems and deployments. The tool distinguishes itself by providing dedicated visual managers for complex operations, including a vector database manager for configuring embeddings and similarity searches, a query workbench for executing raw commands and Lua scripts, and a performance monitoring dashboard for tracki

Yoga is a GraphQL server framework and runtime-agnostic HTTP handler used to build and deploy GraphQL APIs. It functions as a toolkit for managing schemas and resolvers, providing a spec-compliant environment for hosting APIs across diverse JavaScript runtimes, including Node.js, Deno, Bun, and serverless cloud environments. The project distinguishes itself through its ability to act as an Apollo Federation gateway, composing multiple subgraphs into a single unified supergraph. It also serves as a dedicated subscription server, delivering real-time data streaming via both WebSockets and Serve

python-binance is a Python client library that provides programmatic access to the Binance cryptocurrency exchange through both REST and WebSocket APIs. It serves as a comprehensive toolkit for automated trading, account management, and market data retrieval, enabling developers to build trading bots, portfolio management tools, and data analysis applications that interact directly with the exchange. The library distinguishes itself through a dual-client architecture that separates synchronous REST calls from persistent WebSocket streams, allowing concurrent execution without blocking. It inc

Horizon is a realtime API server and RethinkDB backend designed to push database changes instantly to front-end clients. It utilizes a WebSocket data streaming API to synchronize data between the database and user interfaces without requiring manual polling. The project integrates an OAuth identity manager for verifying user identities through third-party providers and a role-based access control system to define granular permissions for viewing or modifying database documents. It is delivered as a containerized backend framework, allowing the server and its dependencies to be deployed as a p

Juniper est une bibliothèque de serveur GraphQL et un moteur de schéma pour Rust. Il fournit une boîte à outils pour construire des API typées en toute sécurité en mappant les structures de données natives Rust vers des objets, entrées et scalaires GraphQL. Le projet fonctionne comme un moteur d'exécution qui peut traiter les requêtes et les mutations soit via un serveur réseau, soit comme un moteur sans tête pour une exécution locale. La bibliothèque est agnostique vis-à-vis de l'exécution, ce qui lui permet de faire le pont entre le traitement GraphQL et divers frameworks web Rust asynchrones. Elle inclut un framework d'abonnement qui gère les connexions WebSocket persistantes pour pousser des mises à jour de données en temps réel aux clients. Le moteur couvre une large surface de capacité, notamment l'exportation de langage de schéma, la gestion du contexte d'état partagé pour l'injection de dépendances et une approche code-first pour définir les résolveurs. Il prend également en charge l'intégration de types de données spécialisés tels que les décimaux et les horodatages pour éviter les conversions de données manuelles.

Reactor Core est une boîte à outils de programmation réactive et une fondation non bloquante pour composer des pipelines de données asynchrones sur la JVM. Il sert de framework de traitement de flux asynchrone et de système de gestion de contre-pression (backpressure), permettant aux développeurs de transformer, filtrer et combiner des séquences d'événements tout en régulant le flux de données entre les producteurs et les consommateurs pour éviter l'épuisement des ressources. La bibliothèque se différencie par un système sophistiqué de planification de la concurrence et un contrôle de flux basé sur la demande. Elle découple le traitement des signaux de threads spécifiques en utilisant un registre de planificateur et fournit des mécanismes pour la propagation de métadonnées immuables sensibles au contexte à travers les frontières asynchrones. Elle dispose également d'outils spécialisés pour la capture de traces au moment de l'assemblage et la planification en temps virtuel pour faciliter le test des opérateurs basés sur le temps. Le projet couvre un large éventail de capacités, incluant le traitement fonctionnel de données pour l'agrégation et le fenêtrage de séquences, une variété de stratégies de récupération d'erreurs comme les tentatives avec backoff exponentiel, et des utilitaires pour faire le pont entre les API de rappel (callback) héritées ou synchrones et les flux réactifs. Elle fournit en outre une instrumentation pour la surveillance des pipelines et une suite d'outils de test pour vérifier les séquences de signaux.

Ce projet fournit une documentation technique et des guides de référence pour le trading au comptant (spot trading), incluant des spécifications pour les protocoles REST, WebSocket et FIX. Il sert de ressource complète pour l'intégration avec les endpoints de trading au comptant afin d'exécuter des transactions, d'interroger les données de compte et de récupérer les statistiques de marché. Le projet se distingue par la prise en charge d'une connectivité de qualité institutionnelle via le standard Financial Information eXchange (FIX) et un encodage binaire simple pour réduire la latence et la taille de la charge utile. Il inclut également un environnement sandbox dédié pour valider la logique et les stratégies de trading sans risque financier. La documentation couvre un large éventail de capacités, notamment le streaming de données de marché en temps réel, la gestion complète du cycle de vie des ordres et des transactions, et la surveillance des comptes. Elle détaille également les types d'ordres complexes, le routage intelligent des ordres et les règles de trading strictes concernant la validation des prix et des quantités. Le dépôt contient des références API détaillées, un guide d'intégration du protocole FIX et une spécification de données de marché WebSocket pour orienter les développeurs lors de l'implémentation.

tqsdk-python est un SDK et framework de trading quantitatif conçu pour développer des stratégies automatisées pour les contrats à terme, les options et les actions en utilisant Python. Il fonctionne comme un moteur de trading algorithmique et une API de données de marché financier, fournissant les outils nécessaires pour backtester des stratégies, analyser des données historiques et exécuter des trades en direct à travers plusieurs comptes de courtage. Le projet se distingue par une bibliothèque d'analyse d'options spécialisée qui calcule les Grecs, la volatilité implicite et les surfaces de volatilité en utilisant le modèle Black-Scholes. Il prend en outre en charge des modèles d'exécution d'ordres complexes, tels que TWAP, Iceberg et POV, pour minimiser l'impact sur le marché lors de l'entrée et de la sortie de position. Le SDK couvre une large surface de capacités, y compris la récupération de données de marché en temps réel et historiques, la gestion des risques quantitatifs et le suivi de portefeuille. Il intègre un modèle d'exécution asynchrone pour le streaming de données et la planification de tâches, parallèlement à des outils pour la simulation de trading multi-actifs et l'analyse de performance. La bibliothèque fournit une interface graphique basée sur le web pour le suivi de stratégie et la visualisation de données.

Strawberry est une bibliothèque GraphQL typée pour Python qui permet la conception de schémas en utilisant des annotations de type Python et des dataclasses. Elle fonctionne comme un serveur GraphQL asynchrone et un moteur d'exécution, fournissant un pont pour exposer des schémas à travers des frameworks web compatibles ASGI tels que FastAPI, Django, Flask et Litestar. Le projet implémente la fédération GraphQL, permettant la création de schémas distribués et d'entités qui fusionnent en un supergraphe unifié à travers plusieurs services. Il inclut également une boîte à outils dédiée pour la spécification Relay, prenant en charge l'identification globale d'objets et la pagination basée sur les connexions. Le framework couvre un large ensemble de capacités, incluant le streaming de données en temps réel via WebSockets et Server-Sent Events, le mapping de modèles Pydantic et la génération automatique de code. Il fournit des outils intégrés pour la sécurité et l'observabilité, tels que la limitation de complexité des requêtes, le contrôle d'accès basé sur les rôles et le traçage des métriques d'exécution. Les développeurs peuvent prototyper en utilisant un serveur de développement intégré avec une interface d'inspection de schéma interactive.

pyalgotrade est une bibliothèque Python de trading algorithmique conçue pour développer, backtester et exécuter des stratégies de trading automatisées. Elle fournit un framework complet pour le backtesting de stratégies financières, une bibliothèque d'analyse technique pour calculer des indicateurs mathématiques, et des connecteurs pour l'intégration d'échanges de cryptomonnaies. Le projet se distingue par sa prise en charge du trading basé sur le sentiment grâce à l'intégration de flux de réseaux sociaux en temps réel et de flux de mots-clés. Il propose un outil de visualisation de trading quantitatif pour tracer l'évolution des prix et les courbes d'équité du portefeuille, ainsi qu'une optimisation parallèle des paramètres pour identifier les réglages de stratégie les plus efficaces. La bibliothèque couvre un large éventail de capacités, incluant la construction de pipelines de données financières pour l'ingestion et le rééchantillonnage des données de marché, la gestion du cycle de vie des ordres pour le trading réel et simulé (paper trading), et l'analyse de performance quantitative pour calculer les rendements ajustés au risque et les drawdowns. Elle inclut également des outils d'analyse technique, tels que les bandes de volatilité et les indicateurs de momentum, ainsi que des simulations prenant en compte le slippage des ordres et les commissions de transaction.

Ce projet est un portail de documentation d'API d'échange de cryptomonnaies. Il fournit une référence technique pour l'intégration avec les interfaces REST et WebSocket pour trader des actifs numériques et diffuser des données de marché. Le site sert de référence d'API REST avec des descriptions de points de terminaison basées sur des schémas et des exemples de requête-réponse, ainsi qu'un guide de flux de données WebSocket pour recevoir des mises à jour du carnet d'ordres en direct et des flux de prix. La documentation est implémentée sous forme de site statique basé sur markdown avec indexation de recherche côté client et navigation hiérarchique. Il utilise une génération de contenu basée sur des schémas et l'intégration d'assets liés pour maintenir la cohérence à travers les spécifications techniques.

Tribeca est une plateforme de trading de cryptomonnaies Node.js conçue pour le trading haute fréquence et le market making automatisé. Elle fonctionne comme un moteur d'exécution à faible latence qui automatise le processus de fourniture de liquidité et de capture des spreads de prix sur plusieurs échanges de cryptomonnaies. Le système emploie une couche de connectivité pour diffuser des données de marché en temps réel et exécuter des transactions via des connexions réseau persistantes. Il utilise une intégration basée sur des adaptateurs pour normaliser les API de divers sites en un format unifié, permettant une activité coordonnée sur plusieurs plateformes de cryptomonnaies différentes. La plateforme inclut un backtester algorithmique pour valider les stratégies par rapport aux données historiques et un tableau de bord de contrôle visuel pour surveiller les positions actives et les paramètres de cotation. Les capacités supplémentaires couvrent l'exécution d'ordres pilotée par les événements, le suivi de position basé sur l'état et le stockage persistant en base de données pour l'audit des enregistrements de trading.

XChange is a cryptocurrency exchange integration library and API wrapper that provides a unified interface for connecting to multiple cryptocurrency exchanges. It serves as a multi-exchange trading interface and a market data streamer, normalizing raw data from various providers into standardized data objects. The project distinguishes itself through an adapter-based normalization system and a reactive WebSocket streaming model designed to receive real-time price and volume updates while minimizing thread usage. It includes a dedicated authentication handler for managing API keys, request non

apollo-ios is a GraphQL client library for iOS and Apple platforms that enables type-safe network communication. It transforms GraphQL operations into generated Swift models, ensuring that network responses are validated at compile time to eliminate manual mapping. The library features a normalized cache manager that stores entities in a flat structure to maintain data consistency across different application views. It also optimizes network performance using hash-based persisted queries to reduce payload sizes and supports real-time data streaming via WebSockets or HTTP subscriptions. The p

Project-Lightspeed is a low-latency video relay and WebRTC live streaming server. It functions as an OBS streaming backend that ingests media streams and converts them for real-time playback in web browsers. The system operates as a WebSocket stream orchestrator, managing connection handshakes and stream authentication to coordinate signaling between the server and the client browser. It utilizes a high-speed protocol to achieve sub-second delay between the broadcast source and the viewer. The server covers media relay capabilities, including network packet relaying and the ingestion of vide

async-graphql is a type-safe framework for building specification-compliant GraphQL servers in Rust. It uses procedural macros to automatically generate schemas from native language structures, ensuring consistency between the data model and the API specification. The project provides native support for Apollo Federation v2, allowing entities and fields to be shared and resolved across multiple distributed subgraphs. It also implements real-time data streaming via WebSocket subscriptions and asynchronous event streams. The framework includes a wide array of capabilities for schema design, su

Binance Connector Python is a client library that provides programmatic access to the Binance cryptocurrency exchange, enabling automated trading and asset management across spot, margin, futures, and options markets. The library wraps the exchange's REST and WebSocket APIs into a Python interface with type-hinted methods, HMAC and RSA authentication, and a unified request-response pipeline for consistent error handling and rate limiting. The connector supports a broad range of exchange operations beyond core trading, including sub-account management, wallet operations, and algorithmic order

QuantMuse is an algorithmic trading platform and quantitative trading framework that integrates large language models with mathematical analysis to automate market insights and trading strategies. It functions as a system for building, backtesting, and executing strategies using both historical and real-time market data. The framework is distinguished by its use of large language models for financial analysis and sentiment extraction from news and social media. It utilizes autonomous agents with chain-of-thought reasoning to generate market intelligence and strategic reports, while employing