awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectServer MCPDespreCum realizăm clasamentulPresă
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 repository

Awesome GitHub RepositoriesBar Data Exporting

Utilities for exporting aggregated financial bar data to structured files.

Distinct from Time Series Resampling: Specifically handles the exporting of financial bar data to CSV, whereas Time Series Resampling focuses on the transformation logic.

Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · Bar Data Exporting. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Bar Data Exporting GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • gbeced/pyalgotradeAvatar gbeced

    gbeced/pyalgotrade

    4,659Vezi pe GitHub↗

    pyalgotrade este o bibliotecă Python pentru tranzacționare algoritmică, concepută pentru dezvoltarea, backtesting-ul și execuția strategiilor de tranzacționare automatizate. Oferă un framework cuprinzător pentru backtesting-ul strategiilor financiare, o bibliotecă de analiză tehnică pentru calcularea indicatorilor matematici și conectori pentru integrarea cu exchange-uri de criptomonede. Proiectul se distinge prin suportul pentru tranzacționarea bazată pe sentiment, prin integrarea fluxurilor de social media în timp real și a fluxurilor de cuvinte cheie. Dispune de un instrument de vizualizare a tranzacționării cantitative pentru reprezentarea grafică a evoluției prețurilor și a curbelor de capital, alături de optimizarea paralelă a parametrilor pentru a identifica cele mai eficiente setări ale strategiei. Biblioteca acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv construirea de pipeline-uri de date financiare pentru ingestia și resamplarea datelor de piață, gestionarea ciclului de viață al ordinelor atât pentru tranzacționarea live, cât și pentru cea de tip paper trading, și analiza performanței cantitative pentru calcularea randamentelor ajustate la risc și a drawdown-urilor. Include, de asemenea, instrumente pentru analiză tehnică, cum ar fi benzile de volatilitate și indicatorii de momentum, precum și simulări care iau în calcul slippage-ul ordinelor și comisioanele de tranzacționare.

    Groups time-series bar data by frequency and exports the results to CSV files.

    Python
    Vezi pe GitHub↗4,659
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Time Series Resampling
  4. Bar Data Exporting