This project is a Streamlit-based backtesting application for the Dongpa Method trading strategy.
هذا المشروع هو تطبيق ويب يستخدم لاختبار استراتيجية التداول Dongpa Method باستخدام إدخالات البيانات المختلفة. يعتمد هذا التطبيق على مكتبات بايثون الشائعة مثل numpy و pandas للتعامل مع البيانات بفعالية، و streamlit لإنشاء منصة مستخدمة تعمل بشكل تفاعلي. يساعد هذا الأداة المبتكرة المستثمرين في تقييم أداء استراتيجياتهم في بيئة محاكاه.
A real‑time cash‑flow dashboard that aggregates expenses from Google Sheets and receivables from MySQL to provide up‑to‑date financial insights for small businesses.
يقدم هذا التطبيق واجهة ويب تعرض لوحة معلومات تدفق نقدي تعمل في الوقت الحقيقي، تجمع بيانات المصروفات من جدول بيانات Google Sheets والبيانات المستحقة من قاعدة بيانات MySQL. يعرض رصيد الحساب الحالي، المصروفات اليومية، والمستحقات، ويقدم توقعات للرصيد خلال 7، 15، و30 يومًا. تُظهر الرسوم البيانية التفاعلية تدفق النقد اليومي، بينما يوضح تحليل الفئات توزيع الإنفاق. يمكن للمستخدمين الاطلاع على المواعيد القادمة للمدفوعات والإنجازات الشهرية، ما يتيح إدارة مالية استباقية. تم تصميم الأداة لأصحاب الأعمال الصغيرة ومديري المالية الذين يحتاجون إلى رؤى سريعة ودقيقة دون تعديل هيكل قاعدة البيانات.
A Python-based interactive dashboard that monitors cumulative volume metrics over time, designed for analysts and data scientists to track and visualize data trends.
يقدم التطبيق واجهة حية لرصد مؤشرات الحجم التراكمية عبر مجموعات بيانات متعددة. يقوم بتجميع البيانات الخام باستخدام عمليات pandas الفعّالة ويعرض النتائج في تخطيط Streamlit نظيف ومتجاوب. يمكن للمستخدمين تصفية البيانات حسب النطاق الزمني أو الفئة أو أبعاد أخرى للتعمق في الاتجاهات المحددة. يتضمن لوحة المعلومات مخططات تفاعلية، خطوط اتجاه، وتنبيهات للانحرافات لمساعدة المحللين على اكتشاف الأنماط بسرعة. يهدف إلى تلبية احتياجات الفرق التي تحتاج إلى مراقبة نمو الحجم، مستويات المخزون، أو أداء المبيعات دون كتابة كود مخصص. يتيح للمستخدمين تعديل المعايير بسهولة، مما يوفر مرونة في تحليل البيانات في الوقت الفعلي. كما يدعم حفظ التقارير المخصصة لتسهيل مشاركة النتائج مع أصحاب المصلحة الآخرين.
This project predicts Japanese stock returns by combining financial text and market data using a multimodal gated transformer, targeting quantitative analysts and algorithmic traders.
يهدف هذا المشروع إلى توقع عوائد الأسهم اليابانية من خلال دمج البيانات المالية النصية مع بيانات السوق باستخدام نموذج مُحوّل متعدد الأبعاد مع بوابة. يستخدم النموذج تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج معاني الأخبار والتقارير المالية، ويجمع هذه المعلومات مع مؤشرات الأسعار والكمية لتشكيل تمثيل موحد. يتم تدريب النموذج على مجموعات بيانات تاريخية، ويُظهر أداءً متفوقًا مقارنةً بالأساليب التقليدية التي تعتمد على بيانات السوق فقط. يتيح للمحللين الكميين والمتداولين الآليين إنشاء إشارات تداول مبنية على تحليل متكامل للبيانات. يحل المشروع مشكلة الاعتماد على مصدر واحد للبيانات، ويقلل من التحيز الناتج عن تحليل نصي أو بيانات سوقية منفردة. يميز المشروع بقدرته على التعامل مع السوق اليابانية، حيث يدمج نصوصًا باللغة اليابانية مع مؤشرات السوق المحلية. كما يوفر أدوات تصور للنتائج تساعد على فهم تأثير الأخبار على العوائد.
A Python library that enables quantitative backtesting and trading for the Kubera ecosystem.
تُعد مكتبة كابيرا-كوانت أداة برمجية بلغة بايثون تُسهل عملية الاختبار العكسي والتداول الكمي داخل بيئة كابيرا. تُقدّم مجموعة شاملة من الأدوات لتحميل بيانات السوق، وبناء استراتيجيات التداول، ومحاكاة الصفقات مع مراعاة القيود الواقعية مثل الرسوم والوقت. تتكامل المكتبة بسلاسة مع مكتبات تحليل البيانات الشهيرة مثل باندا، نَمباي، وماتبلوتلِيب، ما يتيح معالجة متقدمة للبيانات، تحليل إحصائي، وتوليد تقارير بصرية مفصلة. تستهدف المحللين الكميّين والمتداولين الآليّين، وتساعدهم على التحقق من أداء الاستراتيجيات قبل تنفيذها في السوق الحقيقي. بفضل تبسيط الأنماط الشائعة للاختبار العكسي، تقلل المكتبة من الكود المكرر وتسرّع دورة التجربة والاختبار.
Simulates and backtests a 200% leveraged strategy combining NASDAQ100 and gold futures, comparing results to an actual fund and projecting future performance.
يُجري هذا البرنامج محاكاة يومية لاستراتيجية ذات رافعة 200٪ تجمع بين مؤشر NASDAQ100 (QQQ) ومستقبل الذهب. يُحسب قيمة صافي الأصول (NAV) عبر صيغة عائد مخصصة تأخذ في الاعتبار تحويل العملة والرسوم السنوية، ثم يُقارن NAV المحاكاة مع NAV الفعلي للصندوق. يتيح البرنامج أيضًا إنشاء توقعات احتمالية للأداء المستقبلي حتى 30 سنة باستخدام طريقة البوتستراب أو نموذج مونت كارلو للانحراف الجبري. تُنتج النتائج مخططات تفصيلية، ملخصات إحصائية، ومقاييس أداء مثل الانخفاضات النسبية ومؤشر شارب. يستهدف البرنامج المحللين الكميين ومديري المحافظ الذين يحتاجون إلى تقييم دقيق وموثوق لاستراتيجيات الأسهم والذهب ذات الرافعة المالية.
A Python library that applies tri‑modal contrastive learning to generate molecular embeddings for drug discovery.
يُقدّم هذا المشروع إطاراً لتعلم التباين المتعدد الأبعاد (tri-modal contrastive learning) في مجال اكتشاف الأدوية. يدمج بيانات كيميائية، بيولوجية، ونصية لتوليد تمثيلات جزيئية دقيقة تُسهم في تحسين عمليات البحث عن مركبات فعّالة. يعتمد على خوارزميات التعلم العميق لتوليد embeddings متوافقة عبر الأنماط الثلاثة، مما يتيح مقارنة الجزيئات بطريقة أكثر دقة. يتيح للمستخدمين تدريب نماذجهم الخاصة أو استخدام النماذج المدربة مسبقاً لتطبيقات مثل الفحص الافتراضي (virtual screening) وتقييم الأمان. يستهدف الباحثين في الصيدلة والكيماويات الحاسوبية الذين يحتاجون إلى أدوات تحليلية متقدمة للتعامل مع مجموعات بيانات متعددة الأبعاد. يحل مشكلة نقص التمثيل الموحد للبيانات المتنوعة، ويقلل الحاجة إلى معالجة يدوية معقدة. يبرز بفضل دمجه الفعّال للبيانات المتعددة، ما يضعه في مقدمة الحلول الحديثة في اكتشاف الأدوية.
Capy implements tri‑modal contrastive learning to align phenotypic assay data, chemical descriptors, and genomic profiles for drug discovery.
يُقدّم Capy مكتبة بايثون تُطبّق التعلم التبايني ثلاثي الأبعاد في مجال اكتشاف الأدوية. تُنَسّق المكتبة بيانات الفحوصات الظرفية، والمواصفات الكيميائية، والملفات الجينية لتكشف العلاقات التي تُسهم في اختيار المرشحين المحتملين. تعتمد البنية على شبكات عصبونية عميقة تُدرّب تمثيلات مشتركة تُحاكي المعلومات المكملة عبر الأنماط الثلاثة. يتيح الباحثون تدريب النماذج على مجموعات بيانات عامة أو بيانات خاصة، ثم استخدام التمثيلات الناتجة للبحث بالمقارنة، والتجميع، أو مهام التنبؤ لاحقاً. يهدف Capy إلى تسريع عملية تحديد الأدوية الواعدة من خلال نهج موحد يعتمد على البيانات. يدمج المكتبة بين تحليل البيانات البيولوجية والتعلم الآلي لتوفير رؤى أكثر دقة. كما يُسهّل التكامل مع أدوات تحليل البيانات الشائعة في مجال الأبحاث الصيدلانية.
A Python library that implements modular, scalable multi-agent reinforcement learning for portfolio management.
تُقدّم MSPM إطار عمل لبناء وتدريب وكلاء تعلم معزز متعددين يتعاونون لإدارة محفظة استثمارية متنوعة. يتضمن مكتبة مكونات معيارية لتحديد تمثيلات الحالة، فضاءات الإجراء، إشارات المكافأة، وبروتوكولات التواصل بين الوكلاء. تُدمج مع أدوات تحليل البيانات الشائعة لاستيراد بيانات السوق، إجراء هندسة الميزات، وعرض مؤشرات الأداء. صممت لتلبية احتياجات الباحثين والمطورين، مما يتيح تجربة سريعة مع خوارزميات تعلم معزز مختلفة واستراتيجيات محفظة. تحل MSPM مشكلة تنسيق عمل وكلاء متعددين لتحقيق عوائد محسّنة مع مراعاة المخاطر في ظروف سوق متغيرة. تتميز بقدرتها على التوسع لتشمل عددًا كبيرًا من الأصول والبيانات التاريخية. كما توفر واجهة مرنة تسمح بدمجها مع أنظمة تداول حية أو محاكاة معقدة.
A web-based platform that analyzes stocks by combining social media sentiment, fundamental data, and historical patterns to aid investment decisions.
يستخلص النظام بيانات من وسائل التواصل الاجتماعي في الوقت الفعلي، ويحلل المشاعر المرتبطة بالأسهم، ثم يدمج هذه النتائج مع المقاييس الأساسية للقطاع والبيانات التاريخية للأسعار. يعمل مجموعة من الوكلاء الذكاء الاصطناعي الخفيفة على معالجة البيانات المجمعة لإنتاج توصيات قابلة للتنفيذ مع درجات اعتماد لكل سهم. يتفاعل المستخدمون مع واجهة ويب ديناميكية مبنية على FastAPI وStreamlit، حيث يمكنهم استعلام رموز الأسهم، عرض لوحات معلومات بصرية، وتحميل تقارير تحليلية. يستهدف المنصة المستثمرين الأفراد والمحترفين الذين يفضلون نهجاً مبنياً على البيانات لاتخاذ قرارات محفظة. يحل المشكلة التي تواجهها الأسواق في فحص الضوضاء من إشارات وسائل التواصل وتوافقها مع الأسس الكمية لتقليل التخمين في التداول.
A Python tool that analyzes daily equity price data to identify potential reversal signals occurring on Wednesdays.
يستورد هذا البرنامج بيانات أسعار الأسهم التاريخية ويطبق فلترًا إحصائيًا لتحديد أنماط الانعكاس التي تظهر غالبًا يوم الأربعاء. يقوم بتنظيف البيانات، ويحسب مؤشرات رئيسية مثل المتوسطات المتحركة والتقلب، ثم يحدد الأيام التي يختلف فيها تحرك السعر بشكل كبير عن الاتجاه العام. ينتج تقريرًا مختصرًا يضم تواريخ الانعكاس، وقوة الإشارة، ونقاط الدخول أو الخروج المقترحة للمتداولين. صُمم هذا الأداة للباحثين الكميين والمتداولين الذين يرغبون في وسيلة سريعة وقابلة للتكرار لاكتشاف نقاط التحول منتصف الأسبوع في السوق. لا تتطلب الأداة أي قاعدة بيانات، وتعمل بكفاءة باستخدام مكتبات بايثون القياسية مثل NumPy وPandas. تتميز بقدرتها على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة بسرعة، وتوفر واجهة سهلة الاستخدام للنتائج التي يمكن دمجها في استراتيجيات التداول أو التحليل الفني. كما تتيح إمكانية تعديل معايير الفلترة لتناسب أساليب التداول المختلفة، مما يجعلها أداة مرنة ومتكاملة في بيئة التحليل المالي.
This project provides a simple way to fetch JPX ETF portfolio composition data for beginners.
هذا المشروع يقدم طريقة بسيطة ومريحة للبرمجة لتحميل البيانات المالية للمؤشرات الإي تي إف اليابانية (JPX ETF). يعتمد هذا البرنامج على مكتبة pandas لتعامل البيانات، مما يجعلها سهلة الاستخدام. هذا المشروع مناسب للمطورين الذين يحتاجون إلى الوصول إلى بيانات المؤشرات الإي تي إف في مشاريعهم.
pyboj-workspace is a Python client for the Bank of Japan Time-Series Statistics API, providing machine-readable access to Japan's central bank time-series data.
هذا المشروع يغطي واجهة برمجة التطبيقات الرسمية للبنك المركزي الياباني لسهولة الوصول إلى البيانات الاقتصادية المتعلقة بالبنك المركزي الياباني. يوفر هذا العملاء بسيطًا ومريحًا لاسترجاع أنواع مختلفة من البيانات الاقتصادية، بما في ذلك أسعار الصرف والفوائد والمؤشرات السعرية وغيرها. يعتمد العميل على واجهة برمجة التطبيقات الرسمية للبنك المركزي الياباني لسهولة الوصول إلى البيانات الاقتصادية المتعلقة بالبنك المركزي الياباني.
The AI Image Analyzer Pro is a universal tool for evaluating the quality of AI-generated images, particularly in medical and satellite imaging.
هذا المشروع يقدم أداة تقييم جودة الصور الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، مع 18 مؤشرًا (CLIP، LPIPS، SSIM، PSNR) لdetección de alucinaciones transdominio. يدعم العديد من المجالات مثل الطب، وال卫اقية، وعلم الأحياء الدقيقة، والأنمي، وغيرها. الأداة مصممة للعمل على GPU وتقدم تقارير إحصائية تفصيلية.
This project is a Kalshi arbitrage bot designed for users to automate trading decisions.
هذا البوت يعتمد على تقنيات التعلم الآلي لتحديد الفرص التجارية المربحة على منصة كالشي. يستخدم هذا البرنامج مكتبات البيانات pandas و plotly للتحليل والتصوير، بينما يستخدم streamlit لبناء واجهة مستخدم سهلة الاستخدام.
A web-based system that predicts and analyzes Taiwanese stocks using factor scoring, HMM detection, ML models, LLM narratives, and risk controls.
يقدم النظام تحليلًا كميًا للأسهم التايوانية عبر تصنيف 20 عاملًا ماليًا، واكتشاف تحولات النظم باستخدام نماذج ماركوف المخفية، وتكامل نماذج تعلم الآلة. يُنتج نصوصًا تفسيرية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة لتوضيح كل توقع. يتيح التصورات التفاعلية المبنية على Plotly للمستخدمين استكشاف الأداء، المخاطر، ومساهمات العوامل. يُبنى النظام على FastAPI وStreamlit، ما يوفر واجهة ويب سريعة الاستجابة للخبراء والمتداولين. يحل المشكلة التي يواجهها المحللون في الحصول على دعم اتخاذ القرار مبني على البيانات مع وضوح وشفافية عالية. يميز النظام بدمج تقنيات متقدمة في تحليل الأسهم مع توليد نصوص بشرية، ما يسهّل فهم النتائج وتطبيقها في الاستراتيجيات الاستثمارية. يهدف إلى تمكين المحللين الماليين والباحثين الكميين من اتخاذ قرارات مستنيرة في سوق الأسهم التايوانية المتقلب.
This project simulates PyTorch's distributed training methods (DDP and FSDP) for educational purposes.
هذا المشروع يحتوي على أداة لتجربة وتدريب طرق التدريب الموزعة في بيرتوش، وخاصة DDP (Data Parallelism) وفSDP (Fused Sparse Differential Privacy). هذا التطبيق التعليمي يهدف إلى توفير منصة تعليمية للاستفادة من مفاهيم التدريب الموزع في التعلم العميق. يسمح للمستخدمين تجربة وتدريب مختلف التنسيقات ومراقبة تأثيرها على أداء النموذج.
Collects, cleans, and presents Alberta provincial budget data for analysis.
يستهدف هذا المشروع جمع وتحليل بيانات ميزانية مقاطعة ألبرتا من المصادر الرسمية. يتم استخراج الجداول المالية تلقائياً باستخدام أدوات Python وpandas، ثم يُنظَّم ويُصنَّف لتقليل الأخطاء وتوحيد الأسماء. تُقدَّم البيانات عبر واجهة ويب خفيفة تسمح للمستخدمين بتصفية النتائج حسب القسم أو السنة المالية، مع إمكانية تنزيل ملفات CSV للمعالجة الإضافية. يستهدف الباحثين في السياسات، الصحفيين، والطلاب الذين يحتاجون إلى بيانات مالية دقيقة وسهلة الوصول. يحل مشكلة صعوبة الحصول على بيانات الميزانية المحدثة ويُسهِّل تحليل الإنفاق العام بطريقة منظمة وموثوقة.
CasePrepd is a private document processing tool for court reporters that extracts names, vocabulary, and answers questions from legal documents without any data leaving the computer.
CasePrepd هي أداة معالجة مستندات خاصة بالمحامين التي تُستخدم لاستخراج المعلومات المهمة مثل الأسماء، الفقرات، والجواب على الأسئلة من المستندات القانونية دون إرسال أي بيانات خارجية. تستخدم الأداة نظام التعلم الآلي (ML) بذكاء لتصنيف الكلمات، مما يتيح للمستخدمين تصنيف المصطلحات وتدريب نموذج يعرف ما هو مفيد وما هو غير مفيد.
The weather-oracle project is a neural network-based system designed to provide accurate weather forecasts.
يعد مشروع weather-oracle نظامًا مُستندًا على الشبكات العصبية لتنبؤ الأرصاد الجوية، يستخدم هذا النظام خوارزميات التعلم الآلي لتنبؤ الظروف الجوية المستقبلية. يعتمد النظام على مجموعة من المكتبات، بما في ذلك PyTorch و scikit-learn، لإنشاء وتدريب أنماط الشبكات العصبية. مع قدرته على تحليل البيانات التاريخية وتحديد التنبؤات، يهدف weather-oracle إلى توفير المستخدمين بآراء دقيقة وموثوقة حول الأرصاد الجوية.
This project is an algorithmic trading bot designed for stock and ETF trading through the Alpaca platform.
هذا المشروع هو روبوت للتداول الآلي مصمم للاستخدام في التداول بالأسهم والETFs عبر منصة Alpaca. يعتمد المشروع على Python ويتضمن استخدام مكتبات شائعة مثل FastAPI، NumPy، Pandas، Pydantic، Uvicorn لتعزيز عملية التطوير والتنفيذ. كما يتفاعل مع قواعد البيانات SQLite للتحكم في البيانات.
A web application that delivers real‑time and historical Taiwanese stock information to investors and analysts.
يجمع النظام بيانات الأسهم التايوانية ويعرضها عبر واجهة خلفية مبنية على FastAPI، بينما يعرض واجهة أمامية مبنية على React المعلومات في مخططات وجداول تفاعلية. يستخرج النظام البيانات الخام من أسواق المال، ويعالجها باستخدام مكتبات pandas وnumpy، ثم يخزن النتائج في قاعدة بيانات MySQL عبر SQLAlchemy. يتيح للمستخدمين البحث عن رموز محددة، مشاهدة تحديثات الأسعار في الوقت الحقيقي، وتحميل السلاسل التاريخية للقيام بتحليلات إضافية. يستهدف النظام المستثمرين الأفراد والمتداولين والمحللين الماليين الذين يحتاجون إلى بيانات سوق موثوقة ومحدثة مع واجهة بصرية سهلة الفهم. يحل المشكلة التي تنشأ من مصادر بيانات متفرقة من خلال توفير واجهة موحدة ومتكاملة للأسهم التايوانية. يميز المشروع بدمج تقنيات معالجة البيانات المتقدمة مع تجربة مستخدم سلسة، ما يجعله أداة قيمة للبحث والاستثمار في السوق المحلي.
This project is a stock crawler for Taiwan's stock market, providing data on various aspects of the market.
هذا المشروع هو crawler للأسواق المالية في تايوان، يوفر البيانات حول جوانب مختلفة من السوق. يحتوي على وحدات لاستكشاف TWSE (سوق الأسهم التايواني)، TPEX (سوق طYPEX في طايوان)، TAIFEX (سوق الفوركس في تايوان)، FAOI (بيانات الشركات الثلاث الكبرى للشراء والبيع)، MGTS (بيانات الائتمان والقروض)، TDCC (جدول توزيع حقوق المساهمين من شركة التخزين والتسوية في تايوان، يتم تحديثه كل أسبوع)، و CTEE News (أخبار سوق الأسهم في تايوان من صحيفة التجارة التجارية). يمكن استخدام الأداة كباقة برمجية لغة بايثون أو تشغيلها كخدمة FastAPI.
An AI‑powered web scraper that extracts structured data from websites and presents it through an interactive dashboard.
يُستخرج المحتوى من صفحات الويب باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي يُفسّر ويُهيئ البيانات في شكل جدول. تُستخدم مكتبة تحليل بيانات لتنظيف وتحويل المعلومات المُستخرجة، ثم تُعرض النتائج في واجهة رسومية تفاعلية مبنية على إطار عمل سريع التطوير. يهدف هذا التطبيق إلى الباحثين والصحفيين والمحللين الذين يحتاجون إلى جمع كميات كبيرة من البيانات من مصادر إلكترونية متنوعة بسرعة ودقة. يحل المشكلة التي تواجهها عمليات جمع البيانات اليدوية وتنسيقها غير المتسق من خلال أتمتة الاستخراج وتوحيد الصيغة. يتيح للمستخدمين تصفية وفرز وتصدير البيانات بسهولة للمعالجة الإضافية. يبرز هذا الحل بقدرته على دمج الذكاء الاصطناعي مع أدوات تحليل البيانات لتقديم نتائج موثوقة وسهلة الاستعمال.
The xslope project provides a Python tool for slope stability analysis using limit equilibrium and Finite Element Methods.
xslope هو مكتبة برمجة لغة بايثون للتحليل الاستقرار المنحدرات باستخدام الطرق الحسابية والطرق المحددة بالتجزئة (Finite Element Methods). تستخدم المكتبة طرق حسابية لتحديد السلامة من انهيار المنحدرات بسبب عوامل مختلفة مثل الجاذبية وضغط الماء والLoads الخارجية. تدعم المكتبة كلا الطرق: الطريقة الحدية للتوازن (limit equilibrium) والطرق المحددة بالتجزئة (Finite Element Methods) للحصول على نتائج دقيقة. مصممة المكتبة لكونها سهلة الاستخدام ويمكن دمجها في الوظائف المستخدمة.
A web application that validates and cleans receipt data for small businesses.
يُقدّم هذا التطبيق واجهة سهلة الاستخدام تسمح بتحميل ملفات بيانات الإيصالات، غالباً بصيغة CSV أو Excel. يستخدم مكتبات معالجة البيانات لاكتشاف الحقول الناقصة، والنسخ المكررة، والاختلالات في التنسيق تلقائياً. يحصل المستخدمون على ملاحظات فورية ويمكنهم تنزيل مجموعة بيانات مُنظّفة جاهزة للمعالجة المحاسبية أو التدقيق. صُمم هذا الحل للموظفين غير التقنيين، مع تقديم ملخصات بصرية واضحة وخيارات تصدير مرنة. يساهم في تبسيط إعداد السجلات المالية وتقليل أخطاء الإدخال اليدوي. يوفّر أداة موثوقة للمتابعة الدورية للمعاملات، مع إمكانية التخصيص لتلبية متطلبات الشركات الصغيرة. يدمج تقارير ملخصة تساعد في اتخاذ قرارات مالية مبنية على بيانات دقيقة.
This project provides a market analysis toolkit for options trading, offering features such as HMM regime detection, technical indicators, phase detection, and opportunity assessment.
هذا المشروع يوفّر أداة تحليل السوق للاستثمار في خيارات، وتضم ميزات مثل اكتشاف الأنماط باستخدام النماذج اللازمة، والمتغيرات الفنية، واكتشاف المراحل، وتقييم الفرص. هذه الأدوات تساعد المستثمرين على اتخاذ قرارات أكثر دقة بناءً على تفاصيل حول السوق.
Scrape web content with ZERO token burn, saving costs and reducing environmental impact.
هذا المشروع هو مجموعة أدوات لاستخراج المحتوى من الإنترنت بدون حرق التوكنات. يستخدم سكريبتات بايثون لاستخراج البيانات من مواقع الويب المختلفة، بما في ذلك نشرة جيسي كانون و مدونة تشات بير دي آر سي. يتم تخزين البيانات المستخرجة كملفات ماركดาวن مُقسّمة. وتتضمن الأدوات الفردية لاستخراج كل موقع، مما يسمح للمستخدمين بتخصيص احتياجاتهم.
The JHAVERI Financial Intelligence Engine (FIE) is a web application designed to provide financial insights and alerts for traders.
هي محرك الذكاء المالي جيهافري (FIE) هو تطبيق ويب مصمم لتقديم نظرة عامة مالية وتنبيهات للمتداولين. هي مرحلة 2 من مشروع FIE، تم بناؤها باستخدام FastAPI كفرع عمل الخلفية. وهي متكاملة مع قواعد البيانات PostgreSQL و SQLite ومصادر الأسعار من Yahoo Finance وتسجيل النشر Railway. يوفّر التطبيق شقوق التنبيهات في TradingView للتنبيهات الاستراتيجية والتنبيهات المؤشرية.
A Python-based system that monitors livestock behavior in real time, using sensor data to detect activity patterns and dynamically adjust sampling rates for energy efficiency.
يُعد LiveEdge نظامًا قائمًا على لغة بايثون يراقب سلوك المواشي في الوقت الحقيقي، مستفيدًا من بيانات المستشعرات لتحديد أنماط النشاط. يستخدم نماذج تعلم الآلة لتصنيف السلوكيات، ويضبط معدلات أخذ العينات تلقائيًا لتقليل استهلاك الطاقة. يوفر المنصة تحليلات بصرية عبر مخططات تفاعلية وتقارير مفصلة، مما يمكّن المزارعين من اكتشاف مشكلات الصحة قبل تفاقمها. صُمم خصيصًا لمديري المزارع والباحثين الزراعيين، ويقلل من تكاليف صيانة المستشعرات مع تحسين رفاهية القطيع. بفضل تقنية أخذ العينات التكيفية، يطيل عمر البطاريات ويقلل العبء التشغيلي. يُمكن نشره بسهولة على شبكات المستشعرات الحالية، ويُدعم التكامل مع أنظمة إدارة المزارع. يدمج LiveEdge بين الذكاء الاصطناعي والتحليل البياني لتقديم حلول مراقبة فعّالة ومتكاملة.
The Bloomberg Data Ingestion Service fetches financial data from the Bloomberg Data License API and stores it in SAP HANA Cloud, providing comprehensive execution logging, retry logic, email notifications, and data validation.
هذا الخدمة هي تطبيق Flask-مستندة يجمع البيانات المالية من API Bloomberg باستخدام التوثيق OAuth2. يتم تخزين البيانات في SAP HANA Cloud مع اكتشاف التكرار وتبقى سجلات تنفيذ متوفرة في جداول تسجيل مخصصة. كما يقدم الخدمة نقاط الوصول RESTful API لتشغيل وتحديد الحالة، ويخزن بيانات التنفيذ إلى ملفات JSON للوصول السريع، ويشمل منطق إعادة المحاولة التلقائية مع انكماش استباقي، إخطارات بريدية حية عبر SendGrid، التحقق الشامل من البيانات، وتبقى سجلات جديدة لمراقبة لوحة.
ds-pal is a dataset analysis platform designed for data scientists to perform clustering and visualization tasks.
هي منصة تحليل البيانات المفتوحة التي تسمح للمختصين في علم البيانات بتحليل البيانات باستخدام تقنيات التجميع والتصوير. توفر المنصة واجهة مستخدم سهلة الاستخدام لتحميل وتجهيز وتحليل البيانات الكبيرة. تستخدم المنصة مكتبات شعبية مثل scikit-learn و plotly للقيام بالتطبيقات المعقدة في تحليل البيانات.
This project enables the connection of AI assistants to FileMaker databases through an OData interface.
يُقدم مشروع filemaker-mcp خادمًا يسهل التواصل بين مساعدي الذكاء الاصطناعي ومقرات FileMaker باستخدام واجهة OData. هذا يتيح التكامل السلس والتبادل البياني بين تطبيقات قوة الذكاء الاصطناعي ومهارات إدارة قواعد البيانات في FileMaker. يستخدم المشروع لغة البرمجة Python، مع تعتمده على pandas للتعامل مع البيانات و pydantic للنمذجة البيانية و rich لتطوير النصوص.
SeqMat is a Python library that enables fast, mutation-aware manipulation and analysis of genomic sequences for researchers and bioinformaticians.
يُقدِّم SeqMat تمثيلاً مصفوفياً متجهًا للتسلسلات الجينية، ما يتيح إجراء القطع السريع وتطبيق المتغيرات مع الحفاظ على التوافق مع الإحداثيات الجينومية. يتتبع المكتبة التغيرات في النوكليوتيدات المفردة، والادراجات، والحذوفات مع سجل كامل للكائنات وتكشف عن التعارضات المحتملة. كما يدعم تحليل الجينات والنصوص، بما في ذلك بنية الإكسونات والإنترونات وتحديد مواقع الانقسام. يدمج المكتبة درجات الحفظ الجيني ويتيح ربط بيانات التعبير من GTEx مع التسلسلات. يتوفر دعم للأنظمة البشرية (hg38) والفأر (mm39) مع واجهة سطر أوامر تُسهل إعداد البيانات، فحصها، وتنفيذ المهام الروتينية، ما يجعل SeqMat أداة شاملة للباحثين في علم الجينوم.
A web-based dashboard for visualizing Kantar survey data using Flask and pandas.
يُقدِّم مشروع Byte Dashboard Kantar واجهة تحكم على الويب تُظهر بيانات استطلاعات كانتار بطريقة تفاعلية ومرئية. يتم تحميل الملفات الخام بصيغة CSV أو Excel، ثم يُعالجها باستخدام مكتبة باندا، ويُعرض الناتج عبر قوالب فلاسک التي تُنشئ مخططات وجداول. يتيح للمستخدمين تصفية البيانات حسب المتغيرات الديموغرافية، مقارنة المقاييس، وتصدير العروض بصيغة PDF أو صورة. يستهدف هذا الحل الباحثين في السوق ومحللي البيانات الذين يحتاجون إلى رؤى سريعة دون الاعتماد على أدوات ذكاء الأعمال المعقدة. يحل المشروع مشكلة إنشاء التقارير اليدوية البطيئة من خلال أتمتة تنظيف البيانات، التجميع، والتصوير البصري في بيئة واحدة سهلة النشر.
This project provides a stock analysis capability for artificial intelligence agents.
هذا المشروع يقدم قدرة التحليل المالي لل एजينتس الذكية (Claude Code، Codex ، إلخ).
The illustrated-map-generator project is designed to create visually appealing maps in the style of Disneyland park maps.
هذا المشروع يولد خرائط مصورة، مشابهة لthose الموجودة في theme parks من ديزني. يستخدم هذا المشروع kombinasi من Python و TypeScript لإنتاج visualizations عالية الجودة. يمكن استخدام هذه الأداة لأغراض مختلفة، مثل إنشاء خارطة مخصصة لمواقف أو تقارير. الخروجة هي خريطة مصورة يمكن تخصيصها بطرق مختلفة.
This project is a Python data pipeline for downloading, parsing, and processing historical equity data from the Brazilian Stock Exchange (B3) for quantitative analysis or backtesting.
هذا المشروع هو مسار بيانات بروتوكول لتحميل وتحليل البيانات التاريخية من البورصة البرازيلية (B3) للتحليلات النوعية أو اختبار العودة
AEGIS is an enterprise-grade document analysis and compliance verification platform for aerospace, defense, and government technical documentation.
هو نظام تحليل وverification للوثائق الفنية في القطاع الجوي والdefense والgovernment. يوفّر ميزات مثل إنشاء وحركة ومراجعة البيانات، بالإضافة إلى تحسينات الأخطاء وتعزيز الاستقرار. كما يحتوي النظام على تعزيزات الإعدادات والمحافظة على الاستقرار، ودعم الإنتاج، ومواصلة compatibility مع Windows.
The case-locations project is designed to provide a tool for identifying and managing locations in various contexts.
هذا المشروع يستخدم FastAPI كإطار عمل، جنبا إلى جنب مع Gunicorn و Uvicorn للاستخدام في التوزيع. يعتمد على PostgreSQL كمنظومة إدارة قواعد البيانات، ويستفيد من مكتبة pandas في Python للتعامل مع البيانات. الهدف من هذا المشروع هو إنشاء أداة لإدارة المواقع بفاعلية يمكن استخدامها في تطبيقات متعددة.
An AI-driven API that predicts the effects of cannabinoids and terpenes based on molecular pharmacology, aiding researchers and product developers.
يقدّم هذا المشروع واجهة برمجة تطبيقات ويب مبنية على FastAPI لتوقع تأثيرات الكانابينويد والثيربين استناداً إلى علم الأدوية الجزيئي. يستخدم نماذج تعلم الآلة المدربة على وصفات كيميائية وبيانات فاعلية دوائية لتوقع النتائج النفسية والعلاجية. يتيح للمستخدمين إرسال هياكل المركبات واستلام ملفات تعريف التأثير مع إظهار مستوى الثقة في التوقعات وميزات النموذج. يستهدف الباحثين وعلماء الأدوية ومطوري منتجات القنب الذين يحتاجون إلى رؤى مدعومة بالبيانات. يساهم أداة التوقع في تقليل الجهد التجريبي وتسريع دورات تطوير المنتجات. كما توفر واجهة مرئية لعرض النتائج وتفسيرها، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة حول تركيبات القنب.
A machine‑learning bot that predicts UFC fight outcomes and places value bets on prediction markets.
يقوم النظام بجمع إحصائيات المباريات التاريخية من مصدر عام للبيانات، ويصمم أكثر من تسعين ميزة تنبؤية، ثم يدرب نماذج تجميعية لتوقع نتائج القتال. يتم دمج توقعات النماذج مع الاحتمالات المتاحة في أسواق التنبؤ لاكتشاف رهانات ذات قيمة، مع ضبط الأوزان وفقاً لدرجة الثقة. يطبق النظام ضوابط إدارة المخاطر مثل حجم الرهان وفق معيار كيللي، وحدود وقف الخسارة، وفلاتر لحركة الخطوط لحماية رأس المال. تُنفذ الصفقات تلقائياً على منصة أسواق التنبؤ، بينما يراقب النظام باستمرار بطاقات القتال القادمة وتغيرات الخطوط. يضمن اختبار الأداء والاختبار المتقدم عبر الزمن استمرارية فعالية الاستراتيجية.
The Restorical Wisconsin project is a web application that uses Python and various libraries to scrape or retrieve data from the web.
هذا المشروع يبدو أنه تطبيق ويب لاستخراج البيانات أو استرجاعها من الويب، يستخدم مكتبات بيرثون Python مثل BeautifulSoup و pandas و playwright. قد يكون يستخدم لاستخراج البيانات أو استرجاعها أو مهام أخرى متعلقة. ومع ذلك، بدون معلومات إضافية، يظل الغرض والوظيفة الخاصة بهما غير واضحة.
A command-line tool that performs quantitative analysis of A-Stock limit-up board hitting to aid traders in making data-driven decisions.
يقدم النظام إطار عمل شامل لتحليل أحداث الارتفاع الحدّية في سوق A‑ستوك. يستورد البيانات التاريخية للأسعار والحجم، ويطبق تقنيات إحصائية وتعلم الآلة لتحديد الأنماط، ويقيّم نماذج تنبؤية للأحداث المستقبلية. يتفاعل المستخدمون عبر واجهة سطر أوامر نظيفة مدعومة بـ Typer، مع إخراج غني في الطرفية وخيار تصدير النتائج إلى CSV أو PDF. صُمم الأداة للمتداولين والمحللين الذين يحتاجون إلى رؤى سريعة وقابلة للتكرار حول ديناميكيات السوق. يدمج النظام معالجة البيانات، والنمذجة، والتصور في حزمة واحدة سهلة الاستخدام. يتيح للمستخدمين إنشاء تقارير تفاعلية، وتحديد مؤشرات التداول، وتصدير الأفكار العملية لإدارة المحافظ. يختلف عن الحلول التقليدية بتركيزه على الحدّية والقدرة على التنبؤ بالتحركات السريعة في السوق.
An interactive web dashboard that lets users explore and visualize business data to uncover value insights.
يُقدِّم هذا التطبيق واجهة مبسطة لتحميل وتنظيف وتصور البيانات الجداولية. يستخدم مكتبات رسم قوية لإنشاء مخططات تفاعلية يمكن تصفيتها والتعمق فيها في الوقت الحقيقي. يمكن للمستخدمين تخصيص لوحات المعلومات مع عناصر متعددة وتصدير التصورات للتقارير. تم تصميم المنصة لتسهيل النشر بسرعة مع إعدادات قليلة. تُعد نقطة وصول واحدة لأصحاب المصلحة لمراقبة المؤشرات الرئيسية وتحديد الاتجاهات.
A web application that lets users analyze and visualize stock market data interactively.
يُقدِّم هذا التطبيق واجهة سهلة الاستخدام لاسترجاع ومعالجة وعرض بيانات سوق الأسهم. يمكن للمستخدم إدخال رموز الأسهم وتحديد فترات زمنية واختيار تحليلات إحصائية مثل المتوسطات المتحركة، التقلب، ومعايير الارتباط. تُتيح الرسوم البيانية التفاعلية المبنية على Plotly إمكانية التكبير، التمرير، ومقارنة عدة أوراق مالية في آن واحد. يوفر مخرجات Rich في الطرفية تغذية فورية أثناء جلب البيانات ومعالجتها. يهدف إلى مساعدة المتداولين، المحللين، ومهتمي المالية على تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى عملية، مع إبراز سهولة الاستخدام والمرونة في التخصيص.
A web-based dashboard that aggregates, visualizes, and enables interactive exploration of biblical datasets curated by NEUU.
يقدم هذا المشروع لوحة تحكم تحليلية مركزية للبيانات النصية المقدسة التي تم جمعها من مجموعات NEUU. يتيح للمستخدمين استكشاف النصوص عبر واجهة تفاعلية مبنية على Streamlit، مع إمكانية تصفية البيانات حسب العهد أو الفصول أو الكلمات المفتاحية. تُستخدم قاعدة بيانات DuckDB لتخزين ومعالجة البيانات بكفاءة، بينما تُظهر مكتبة Plotly الرسوم البيانية الديناميكية التي تسلط الضوء على الأنماط اللغوية والتكرارات. يستهدف الباحثين والطلاب والمهتمين بالتحليل النصي للكتاب المقدس، مما يسهل إجراء دراسات مقارنة بين النصوص المختلفة. يساهم المشروع في تسريع عمليات البحث والتحليل، ويقلل الحاجة إلى إعداد بيئات تحليل معقدة. كما يتيح للمستخدمين تصدير التقارير والرسوم البيانية إلى تنسيقات شائعة مثل PDF وPNG. يبرز المشروع بواجهة سهلة الاستخدام تجمع بين قوة التحليل العميق وسهولة الوصول للمستخدمين غير المتخصصين.
Topogen generates synthetic network topologies for simulation and analysis, providing customizable graph structures and visualizations.
يُعد Topogen مكتبة بايثون تُصمم لتوليد شبكات توبولوجية اصطناعية تُستخدم في الأبحاث والمحاكاة. يوفّر مجموعة واسعة من خوارزميات التوليد، بدءاً من الرسوم البيانية العشوائية وصولاً إلى النماذج الهرمية المُهيكلة، مع إمكانية ضبط عدد العقد وكثافة الحواف وأنماط الاتصال بدقة. يتكامل مع حزم علمية شائعة لتقديم تحليلات إحصائية وعرض بصري عبر مكتبة matplotlib. يتيح للمستخدمين تصدير الشبكات المُولَّدة إلى صيغ رسومية شائعة لاستخدامها في أدوات أخرى. يهدف Topogen إلى مساعدة الباحثين في اختبار بروتوكولات التوجيه، تقييم خوارزميات الرسوم البيانية، وإنشاء مجموعات بيانات معيارية للبحوث.
A Python library that provides a discrete‑event simulation framework tailored for network modeling and analysis.
تُعدّ مكتبة Netsim أداة بايثون خفيفة الوزن تسمح للمستخدمين ببناء وتشغيل محاكاة الأحداث المتقطعة في سيناريوهات الشبكات. توفر إطاراً مرناً لتحديد جدول الأحداث، نماذج الطوابير، وأدوات تحليل إحصائي مبنية على مكتبات pandas وscipy. يمكن للمستخدمين تعريف هياكل شبكية مخصصة، أنماط حركة المرور، وسلوكيات البروتوكولات، ثم مراقبة مؤشرات مثل الكمون، معدل النقل، وفقدان الحزم. صُممت المكتبة للباحثين، والمهندسين، والمعلمين الذين يحتاجون بيئة بروتوتايب سريعة لاختبار تصاميم الشبكات وتقييم أدائها. من خلال تجريد الأنماط الشائعة للمحاكاة، يقلل Netsim من الكود المكرر ويسرّع عملية التجريب. كما يميزها مرونتها في التعامل مع سيناريوهات معقدة دون الحاجة إلى إعداد بيئات محاكاة ثقيلة.
A Python library that provides metrics and analysis tools for network graph scenarios.
يقدم هذا المشروع مجموعة شاملة من الأدوات لتحليل المقاييس في سيناريوهات شبكات الرسوم البيانية. يتيح للمستخدمين حساب مؤشرات الأداء مثل الكمون، معدل الأخطاء، وتوزيع الأحمال عبر العقد والروابط. يعتمد على معالجة البيانات باستخدام مكتبات تحليلية قوية لتوليد إحصائيات دقيقة. يوفر واجهة رسومية مبنية على مخططات لتصور النتائج بطريقة بصرية واضحة. يستهدف مهندسي الشبكات والباحثين الذين يحتاجون إلى أدوات سريعة وموثوقة لتشخيص مشاكل الأداء. يحل مشكلة نقص الأدوات المتخصصة في تحليل الرسوم البيانية مع دعم للبيانات الكبيرة. يميز نفسه بتركيبته البسيطة التي تسمح بالدمج السريع في سير العمل الحالي.