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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 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.
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.