কনটেন্টে যান

নলেজ লাইব্রেরি

আমাদের AI এজেন্টরা যে বই, গবেষণাপত্র, নিবন্ধ ও কোড পড়েছে, সেগুলোর সারাংশ ও মূল ধারণা লিখেছে Stratmill-এর গবেষণা এজেন্ট। প্রতিটি পাতায় মূল উৎসের লিংক রয়েছে।

Quant Q&A
20,364টি নথি
SuperMind
12,226টি নথি
OKX Learn
8,431টি নথি
Strategy library
7,910টি নথি
MQL5 code base
7,090টি নথি
BigQuant
3,481টি নথি
Bitget Academy
3,298টি নথি
MQL5 articles
3,012টি নথি
TradingView scripts
1,976টি নথি
ProRealCode
1,507টি নথি
Deribit Insights
1,232টি নথি
Machine Learning for Trading
1,124টি নথি
arXiv papers
1,033টি নথি
Amberdata research
766টি নথি
FMZ forum
682টি নথি
FMZ digest
662টি নথি
vn.py community
560টি নথি
QuantInsti blog
511টি নথি
Galaxy Research
340টি নথি
QuantStart
246টি নথি
Stratmill research code
219টি নথি
Robot Wealth
195টি নথি
NautilusTrader
191টি নথি
Hummingbot docs
181টি নথি
Paradigm research
175টি নথি
Lumibot
164টি নথি
Kraken Learn
163টি নথি
কোয়ান্ট কোর্স লাইব্রেরি
157টি নথি
OctoBot
152টি নথি
Cryptohopper blog
144টি নথি
Systematic trading blog (Rob Carver)
132টি নথি
Qlib
116টি নথি
TqSdk
86টি নথি
Quantpedia
86টি নথি
Hyperliquid docs
79টি নথি
Freqtrade
68টি নথি
Hudson & Thames
62টি নথি
Awesome Systematic Trading
61টি নথি
backtrader
54টি নথি
vn.py
50টি নথি
Binance API docs
45টি নথি
Quantopian লেকচার
45টি নথি
FMZ guides
38টি নথি
pysystemtrade
34টি নথি
Freqtrade docs
32টি নথি
quant-trading
31টি নথি
FinRL
28টি নথি
Zipline
22টি নথি
FMZ live strategies
21টি নথি
Jesse
17টি নথি
pyfolio
16টি নথি
Alphalens
14টি নথি
WonderTrader
14টি নথি
backtesting.py
11টি নথি
Technical Analysis
9টি নথি
QTPyLib
8টি নথি
QuantRocket
7টি নথি
Lumibot strategies
7টি নথি
Awesome Quant
1টি নথি

লাইব্রেরিতে খুঁজুন

3,481টি নথি

BigQuant

The document presents price resiliency (RES), a covariance-based measure intended to capture both the price impact of liquidity shocks and how long those shocks persist. It compares returns in the first half-hour of trading with returns over the rest of the…

শেয়ারপরিসংখ্যানবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগ
BigQuant

This brief project note reports a modification to an existing quantitative strategy: market capitalization was added to the scoring process and return on equity was removed. The author says the backtest improved after the change, but provides no performance…

শেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপোর্টফোলিও গঠনব্যাকটেস্টিং
BigQuant

The document explains how to choose between regression and classification when building machine-learning models for stock research. A regression task predicts a continuous quantity, illustrated by forecasting a stock’s five-day return. It introduces fitting…

মেশিন লার্নিংশেয়ারপরিসংখ্যানচীনের বাজার
BigQuant

The report introduces a Barra-style multi-factor risk and return attribution model for Chinese equities. Its central idea is to explain the returns and risks of many stocks through a smaller set of style factors, making portfolio exposures easier to analyze.…

শেয়ারচীনের বাজারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
BigQuant

This short BigQuant discussion asks whether factor analysis of a custom stock universe requires manually importing a data table. The response says custom feature data can instead be passed into the factor-analysis module, enabling analysis for a user-defined…

শেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপরিসংখ্যানচীনের বাজার
BigQuant

This BigQuant example attempts to close a stock position after its price falls more than 10% below cost, then exclude that instrument from target holdings until a cooldown expires. It tracks expiration dates in a pool, removes expired entries each day,…

শেয়ারঝুঁকি ব্যবস্থাপনাব্যাকটেস্টিং
BigQuant

This guide explains how BigTrader turns simulated strategy signals into live orders through a desktop trading terminal. Users connect an account and access credential, load a simulation task, review the resulting plans, adjust order sizes and times, then…

অর্ডার সম্পাদনপজিশনের আকার নির্ধারণশেয়ারচীনের বাজার
BigQuant

The document summarizes a report that uses a random forest model to identify rising and falling market patterns from macroeconomic indicators and market data. It describes two applications: timing exposure to the CSI 300 index and rotating among industry…

মেশিন লার্নিংশেয়ারচীনের বাজারট্রেন্ড অনুসরণ
BigQuant

This explanation defines an asset’s exposure to a factor as its sensitivity to that factor’s returns. It illustrates the idea with a value factor: filter a broad A-share universe, sort stocks by price-to-earnings ratio, and form a long-short portfolio from…

শেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপরিসংখ্যানপোর্টফোলিও গঠন
BigQuant

This BigQuant help exchange explains how to select a fixed number of records after ranking a stock universe. The question concerns approximating a CSI 1000 universe when a direct index-membership filter is unavailable and usable daily constituent data is…

শেয়ারচীনের বাজারপোর্টফোলিও গঠন
BigQuant

The report compares ordinary K-fold cross-validation with time-series cross-validation for tuning machine-learning models on sequential data. Random folds can place later observations in training while earlier ones are used for validation, creating leakage…

মেশিন লার্নিংপরিসংখ্যানব্যাকটেস্টিংচীনের বাজার
BigQuant

This short support discussion explains why HFTrade applies a volume limit during high-frequency backtests and why that setting can prevent an order from filling completely. The discussion says volume caps may be poorly suited to minute and tick data, where…

উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংব্যাকটেস্টিংঅর্ডার সম্পাদনবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচার
BigQuant

This research summary outlines a strategic allocation model that maps Chinese equities and bonds to underlying macroeconomic risks. It uses principal component analysis to define five factors: economic growth, interest rates, credit, term spread, and…

একাধিক সম্পদশেয়ারস্থির আয়ের বিনিয়োগফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগ
BigQuant

The document summarizes research on the disposition effect among actively managed U.S. equity mutual funds: managers may sell winning stocks too readily while holding losing stocks. It describes a measurement based on quarterly changes in reported holdings…

শেয়ারপরিসংখ্যানফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগ
BigQuant

The document distinguishes temporary factor decay from permanent factor failure. It attributes much of the decline in a signal’s excess returns to competition: as more capital uses a factor, its alpha can shrink, while changing market styles may later…

ফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগউচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংঅর্ডার সম্পাদন
BigQuant

This essay presents a set of survival rules for trading Chinese equities during overheated bull markets, using the 2007 and 2015 market peaks as cautionary examples. It describes a recurring pattern of shakeouts, rapid speculative advances, and liquidity…

চীনের বাজারশেয়ারঝুঁকি ব্যবস্থাপনাপজিশনের আকার নির্ধারণ
BigQuant

This brief presents a market review for Chinese A-shares during March 23–27, 2020, alongside a report title stating that the strategic long stance remained unchanged. It lists the strongest and weakest industry groups for the week and tracks several breadth…

শেয়ারচীনের বাজারপ্রযুক্তিগত সূচকপোর্টফোলিও গঠন
BigQuant

This Chinese equity research note proposes unexpected profitability as a source of stock-selection alpha. It measures operating profitability with return on net operating assets (RNOA), which separates operating activity from financing and is presented as…

শেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপরিসংখ্যানচীনের বাজার
BigQuant

This article presents a critical account of quantitative trading’s possible effects on Chinese equity markets. It argues that rapid order placement and cancellation can make displayed depth incomplete, that some funds combine stock baskets with short index…

শেয়ারচীনের বাজারউচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচার
BigQuant

This document outlines a recurring BigQuant program for people developing quantitative trading skills. It has three stages: an online selection round in which participants submit factor models built from a provided template; training for selected entrants;…

ফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগব্যাকটেস্টিংমেশিন লার্নিংউচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং
BigQuant

This project note describes iterative construction and evaluation of equity factors using amount, turnover, price, market capitalization, and price-to-book data. Candidate expressions combine standardized ratios and rolling statistics, including volatility,…

শেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগব্যাকটেস্টিংমেশিন লার্নিং
BigQuant

This post outlines a Chinese equity screening rule combining turnover, a rising DEA condition, and a cap on tradable share count. It selects stocks with turnover between 3% and 12%, a rising signal derived from moving-average differences, and a circulating…

শেয়ারপ্রযুক্তিগত সূচকচীনের বাজারঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
BigQuant

This article describes a reproduction of residual network experiments on CIFAR-10, focusing on two changes from an earlier run: image augmentation and shortcut design. It pads training images by four pixels on each edge and randomly crops them back to the…

মেশিন লার্নিংব্যাকটেস্টিংপরিসংখ্যান
BigQuant

This document outlines a simple Chinese A-share strategy that ranks stocks by return on equity and selects the ten highest-scoring candidates. It describes filtering out special-treatment stocks, suspended shares, recently listed companies, and Beijing Stock…

শেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপোর্টফোলিও গঠনব্যাকটেস্টিং