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Awesome GitHub RepositoriesMatplotlib Subplot Compositions
Renders multiple performance charts as subplots within a single Matplotlib figure for cohesive output.
Distinct from Composite Chart Construction: Distinct from Composite Chart Construction: focuses on Matplotlib subplot layout specifically, not general chart composition techniques.
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Awesome Matplotlib Subplot Compositions GitHub Repositories
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- ranaroussi/quantstats
ranaroussi/quantstats
6,717GitHub पर देखेंQuantStats is an open-source Python library that calculates risk and return metrics from a portfolio return series and generates comprehensive HTML tear sheets. It computes dozens of financial statistics—including Sharpe ratio, drawdown, and volatility—in a single pass over the input data, using vectorized pandas operations for efficiency. The library distinguishes itself by combining portfolio performance analysis with Monte Carlo simulation, which models thousands of random return paths to estimate the probability of reaching financial targets or hitting loss thresholds. It produces self-co
Renders multiple performance charts as subplots within a single Matplotlib figure for cohesive tear sheet output.
Pythonalgo-tradingalgorithmic-tradingalgotrading - matplotlib/mplfinance
matplotlib/mplfinance
4,385GitHub पर देखेंmplfinance एक वित्तीय टाइम-सीरीज़ प्लॉटर और मार्केट डेटा विज़ुअलाइज़ेशन फ्रेमवर्क है जिसे Matplotlib पर बनाया गया है। इसे मार्केट डेटा फ़्रेम को विशेष चार्ट में रेंडर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कैंडल्सटिक्स, OHLC बार्स, Renko ब्रिक्स और पॉइंट-एंड-फिगर कॉलम शामिल हैं। यह लाइब्रेरी एक समर्पित मार्केट डेटा फ्रेमवर्क के माध्यम से खुद को अलग करती है जो ट्रेडिंग कैलेंडर और गैर-ट्रेडिंग अवधि का प्रबंधन करता है, छुट्टियों के दौरान अंतराल को कम करके सटीक अस्थायी रिक्ति सुनिश्चित करता है। यह तकनीकी विश्लेषण चार्टिंग के लिए एक सिस्टम भी प्रदान करता है, जो मूविंग एवरेज, वॉल्यूम बार्स और अन्य तकनीकी संकेतकों को प्राइस एक्शन प्लॉट्स पर ओवरले करने में सक्षम बनाता है। यह टूलकिट क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें साझा अक्षों के साथ वर्टिकली स्टैक्ड सबप्लॉट्स का संगठन और सुसंगत दृश्य थीम का अनुप्रयोग शामिल है। यह ट्रेंड लाइन्स जैसे मार्केट एनोटेशन, लापता डेटा को संभालने और रीयल-टाइम डेटा फ़ीड के लिए चार्ट को रिफ्रेश करने की क्षमता का समर्थन करता है। विज़ुअलाइज़ेशन को PDF, SVG, PNG और JPG सहित विभिन्न प्रारूपों में निर्यात किया जा सकता है।
Implements the composition of multiple synchronized subplots within a single figure for price and volume overlays.
Pythoncandlestickcandlestick-chartcandlestickchart - quantopian/alphalens
quantopian/alphalens
4,143GitHub पर देखेंAlphalens 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
Generates a cohesive output of multiple performance charts as subplots within a single Matplotlib figure.
Jupyter Notebookalgorithmic-tradingfinancejupyter
