Awesome GitHub RepositoriesDerivative Option Chains

This library is a Python-based tool for retrieving historical and real-time financial market data from public sources. It functions as a programmatic interface for downloading stock prices, dividends, financial statements, and corporate calendars, allowing users to perform automated research and analysis on various market assets. The project distinguishes itself by structuring retrieved financial time series directly into tabular data frames, which facilitates mathematical analysis and manipulation of market metrics. It supports efficient data retrieval through multi-threaded batch downloadin

This project is a comprehensive equity compensation guide and financial planning resource designed to help employees evaluate stock options, restricted stock units, and vesting schedules. It serves as an employee equity handbook and a financial modeling framework for calculating ownership percentages, dilution impacts, and the value of private stock. The resource provides a compensation negotiation framework to help individuals balance cash salary against equity grants and optimize total job offer value. It includes specialized guidance on navigating liquidity events, such as initial public o

Acest proiect este un toolkit cuprinzător de date de piață și un sistem de analiză financiară conceput special pentru acțiunile China A-shares. Servește ca un pipeline de date pentru regăsirea cotațiilor în timp real, agregarea situațiilor financiare corporative și automatizarea cercetării de capital. Sistemul se distinge prin monitoare specializate pentru mișcările capitalului instituțional, inclusiv fluxurile de fonduri Northbound, soldurile tranzacțiilor în marjă și tranzacțiile în bloc. De asemenea, dispune de un calculator dedicat de tip Greeks pentru derivate ETF și instrumente pentru a evalua sentimentul pieței prin clasamentele de popularitate în rândul investitorilor de retail și tag-uri de concepte în trend. Capabilitățile se extind la analiza fundamentală corporativă prin extragerea bilanțurilor și a anunțurilor oficiale ale bursei. Toolkit-ul acoperă, de asemenea, identificarea tendințelor pieței, clasarea performanței sectoriale și agregarea rapoartelor de cercetare instituțională profesională și a prognozelor de câștig. Sistemul include funcții de gestionare a traficului, cum ar fi limitarea cererilor (throttling) și jitter pentru a menține stabilitatea în timpul integrărilor API.

FundamentalAnalysis este o bibliotecă cuprinzătoare de analiză financiară, un framework de finanțe cantitative și un integrator de date macroeconomice. Oferă instrumente pentru calcularea indicatorilor financiari, executarea metricilor de sănătate corporativă și evaluarea derivatelor și obligațiunilor folosind modele matematice. Proiectul integrează fluxuri de date diverse, inclusiv indicatori economici globali, cotații de piață în timp real și situații financiare corporative standardizate. Dispune de un motor de analiză tehnică pentru generarea indicatorilor de momentum și volatilitate, precum și un analizor de performanță a portofoliului pentru monitorizarea randamentelor ajustate la risc și a alocării activelor. Suprafața sa analitică acoperă evaluarea activelor prin fluxuri de numerar actualizate și modelarea valorii intrinseci, gestionarea riscului prin Value at Risk și prognoza volatilității stochastice, precum și analiza veniturilor fixe. Include, de asemenea, capabilități pentru evaluarea derivatelor, modelarea riscului multi-factor și extragerea estimărilor analiștilor și a recomandărilor de consens. Biblioteca este implementată în Python.

tqsdk-python este un SDK și framework de tranzacționare cantitativă conceput pentru dezvoltarea de strategii automatizate pentru futures, opțiuni și acțiuni folosind Python. Acesta funcționează ca un motor de tranzacționare algoritmică și API de date financiare de piață, oferind instrumentele necesare pentru a backtest-a strategii, a analiza date istorice și a executa tranzacții live prin mai multe conturi de brokeraj. Proiectul se distinge printr-o bibliotecă specializată de analiză a opțiunilor care calculează Greeks, volatilitatea implicită și suprafețele de volatilitate folosind modelul Black-Scholes. Suportă în continuare tipare complexe de execuție a ordinelor, cum ar fi TWAP, Iceberg și POV, pentru a minimiza impactul asupra pieței în timpul intrării și ieșirii din poziții. SDK-ul acoperă o suprafață largă de capabilități, inclusiv regăsirea datelor de piață în timp real și istorice, gestionarea riscului cantitativ și monitorizarea portofoliului. Încorporează un model de execuție asincron pentru streaming-ul datelor și programarea sarcinilor, alături de instrumente pentru simularea tranzacționării multi-activ și analiza performanței. Biblioteca oferă o interfață grafică bazată pe web pentru monitorizarea strategiei și vizualizarea datelor.

The FinanceToolkit is an open-source Python library for quantitative finance that provides a unified framework for financial analysis, asset valuation, and risk management. It serves as a comprehensive platform for computing over 200 financial metrics and ratios, with capabilities spanning financial ratio analysis, fixed income analytics, macroeconomic data aggregation, options pricing, and portfolio risk management. The toolkit distinguishes itself through a modular architecture that separates data retrieval from computation, with stateless engines for financial models like Black-Scholes, GA

Eiten is an AI-powered market analysis platform and quantitative toolset designed to translate statistical market data and options flow into investment strategies. It provides a suite of specialized financial tools, including an analysis platform driven by large language models, a quantitative portfolio optimizer, and a trading strategy backtester. The project distinguishes itself through the use of random matrix theory to filter covariance noise and mathematical algorithms for portfolio optimization. It integrates these capabilities with a financial data bot for delivery of real-time researc

quant-wiki is a comprehensive knowledge base and structured reference for quantitative finance, financial engineering, and algorithmic trading. It serves as a centralized library of documentation covering mathematical models, financial instruments, and systematic trading strategies. The project integrates AI-driven capabilities through a modular retrieval-augmented generation framework that extracts structured data from research papers and news. It features a multi-agent workflow engine designed to discover and validate predictive alpha factors, alongside tools for local large language model