Awesome GitHub RepositoriesAlgorithmic Order Executions

This project is a futures algorithmic trading system designed to execute high-performance trading strategies through direct API integrations and low-latency message routing. It features a strategy execution engine that automates order placement and manages trade flows based on predefined logic and API triggers. The system utilizes a native trading API bridge and a low-latency message bus to interface internal logic with external exchange APIs while minimizing execution delays. Monitoring is handled through a web-based trading dashboard for real-time activity tracking and remote management. B

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

tqsdk-python एक क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग SDK और फ्रेमवर्क है जिसे Python का उपयोग करके फ्यूचर्स, ऑप्शन्स और स्टॉक्स के लिए स्वचालित रणनीतियाँ विकसित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग इंजन और वित्तीय बाज़ार डेटा API के रूप में कार्य करता है, जो रणनीतियों को बैकटेस्ट करने, ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने और कई ब्रोकरेज खातों में लाइव ट्रेड्स निष्पादित करने के लिए आवश्यक टूल्स प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट एक विशेष ऑप्शन एनालिटिक्स लाइब्रेरी के माध्यम से खुद को अलग बनाता है जो Black-Scholes मॉडल का उपयोग करके ग्रीक्स, इंप्लाइड वोलेटिलिटी और वोलेटिलिटी सरफेसेस की गणना करती है। यह स्थिति प्रविष्टि और निकास के दौरान बाज़ार के प्रभाव को कम करने के लिए TWAP, Iceberg और POV जैसे जटिल ऑर्डर निष्पादन पैटर्न्स का भी समर्थन करता है। यह SDK रीयल-टाइम और ऐतिहासिक बाज़ार डेटा पुनर्प्राप्ति, क्वांटिटेटिव जोखिम प्रबंधन और पोर्टफोलियो मॉनिटरिंग सहित व्यापक क्षमता सतह को कवर करता है। यह डेटा स्ट्रीमिंग और टास्क शेड्यूलिंग के लिए एक एसिंक्रोनस निष्पादन मॉडल को शामिल करता है, साथ ही मल्टी-एसेट ट्रेडिंग सिमुलेशन और परफॉरमेंस विश्लेषण के लिए टूल्स भी प्रदान करता है। यह लाइब्रेरी रणनीति मॉनिटरिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक वेब-आधारित ग्राफिकल इंटरफेस प्रदान करती है।

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

TradeMaster is a reinforcement learning trading framework and algorithmic trading simulator designed for designing and testing quantitative trading strategies. The system provides a platform for developing reinforcement learning agents, managing quantitative portfolios, and optimizing trade execution using financial market data. The project features specialized components for multi-modality data preprocessing, a high-fidelity market environment simulation for strategy backtesting, and a quantitative portfolio manager for capital reallocation across multiple assets. It includes a trade executi