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 reviews research on whether investor sentiment helps explain stock return anomalies or appears predictive because of spurious regression. Persistent predictors can seem to forecast returns in finite samples when expected returns also vary over…

বাজারের মনোভাবপরিসংখ্যানফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগশেয়ার
BigQuant

This research summary examines high-frequency equity factors built from minute bars, tick data, and transaction-level records. The factors capture intraday skewness, downside volatility, reversals, late-session trading, price-volume relationships,…

শেয়ারচীনের বাজারউচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগ
BigQuant

This brief exchange explains how to exclude Beijing Stock Exchange listings when labeling Chinese A-share stocks with a default template. It recommends using an A-share filtering module or adding a custom Python filter to the workflow. The suggested…

শেয়ারচীনের বাজার
BigQuant

The report treats corporate events as equity style factors and evaluates them within a multi-factor research framework. It describes differences in event prevalence across industries and relationships between event factors: private placements and dividends…

শেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগঘটনাভিত্তিকপরিসংখ্যান
BigQuant

This Chinese-language article describes a customizable stock-selection strategy built around five rules, mainly seeking shares that appear oversold and stable, with some rules intended to identify possible rallies. It distinguishes rule-based coding from an…

শেয়ারগড়ে প্রত্যাবর্তনব্যাকটেস্টিংফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগ
BigQuant

This A-share stock-selection approach combines an earnings-surprise proxy with the price response to earnings news. Instead of comparing reported profit with a numerical consensus estimate, it analyzes analyst research-report titles for wording that signals…

শেয়ারচীনের বাজারঘটনাভিত্তিকমোমেন্টাম
BigQuant

The article describes a long-only Chinese equity strategy that uses a ResNet101 image classifier to identify strong stocks during pullbacks in an established uptrend. Its rationale combines buying a retracement in a strong trend, favoring stocks that…

শেয়ারমেশিন লার্নিংট্রেন্ড অনুসরণমোমেন্টাম
BigQuant

This research summary links debt-cycle phases across government, financial, and household sectors to movements in bonds, equities, and commodities in China. It describes a transmission mechanism: rising leverage and easier credit may support bond prices,…

একাধিক সম্পদশেয়ারপণ্যবাজারস্থির আয়ের বিনিয়োগ
BigQuant

This brief platform discussion answers how to access factor values from code in a BigQuant backtest. Its suggested workflow is to read the data frame attached to the backtest context’s data options during the initialization function, making the factor data…

ফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগব্যাকটেস্টিং
BigQuant

This tutorial introduces feedforward neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks, and LSTMs. It explains how perceptrons combine features with learned weights and an activation function, how layers build representations, and how…

মেশিন লার্নিংপরিসংখ্যান
BigQuant

The study estimates duration for medium- and long-term pure bond funds using rolling regressions of fund returns on bond-index returns across maturity segments. It compares constrained linear regression, stepwise selection, and LASSO, selecting LASSO to…

স্থির আয়ের বিনিয়োগপরিসংখ্যানফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগঘটনাভিত্তিক
BigQuant

The response explains how to reference the current close alongside earlier close values in a BigQuant factor expression. It constructs a series of conditional comparisons: for each of several prior indexed closes, it checks whether the current close is lower…

শেয়ারপ্রযুক্তিগত সূচকমেশিন লার্নিং
BigQuant

This report examines the small-cap premium in China’s A-share market and a model for timing shifts between small- and large-cap stocks. It measures the premium through small-cap stocks’ monthly excess return over large caps, and reports that the historical…

চীনের বাজারশেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপোর্টফোলিও গঠন
BigQuant

The article explains Bollinger Bands as a moving average surrounded by upper and lower bands set two standard deviations away. It also introduces band width as a way to identify volatility contraction, or a squeeze, which may precede a breakout but does not…

প্রযুক্তিগত সূচকঅস্থিরতাগড়ে প্রত্যাবর্তনব্রেকআউট
BigQuant

The report combines cross-sectional equity factors with a set of three macro cycle indicators in a random forest model. The cycle features act as market state signals, allowing the model to apply different stock-selection logic across conditions. The authors…

চীনের বাজারশেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগমেশিন লার্নিং
BigQuant

This research summary presents a framework for replicating the returns of an index, fund, or individual stock with a selected set of holdings. It first applies LASSO regression to choose securities that capture the target portfolio’s characteristics, then…

শেয়ারমেশিন লার্নিংপোর্টফোলিও গঠনব্যাকটেস্টিং
BigQuant

The article proposes a recovery approach for a losing equity position that avoids adding shares while price is still falling. It advises waiting for a low-price consolidation and a volume increase as signs that selling pressure may have eased, then using…

শেয়ারগড়ে প্রত্যাবর্তনপ্রযুক্তিগত সূচকঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
BigQuant

The document introduces Smart Beta as index investing that uses rules other than market-cap weighting to increase exposure to selected risk factors. It presents the approach as a middle ground between active and passive investing, with the potential to build…

ফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপোর্টফোলিও গঠনশেয়ারযুক্তরাষ্ট্রের বাজার
BigQuant

This guide describes participation in a Chinese A-share quantitative challenge with factor discovery and end-to-end modeling tracks. Both target future 30-minute VWAP returns using minute bars and order book snapshots. For the factor track, submissions…

চীনের বাজারশেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগব্যাকটেস্টিং
BigQuant

This study note explains how to build a directed stock network from news coverage: a stock named in a headline is treated as a lead, while stocks mentioned in the article body are followers. Edge weights count their co-occurrences over a rolling window. The…

শেয়ারবাজারের মনোভাবপরিসংখ্যানফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগ
BigQuant

This brief troubleshooting exchange addresses why two backtests can report different returns even when their factors and backtest dates match. The response attributes the mismatch primarily to a difference in training-set data volume. It adds that using the…

ব্যাকটেস্টিংমেশিন লার্নিং
BigQuant

This brief forum exchange addresses a feature calculation that displayed missing values and offers a warning relevant to strategy construction: using a shift with a negative offset can incorporate future observations into a feature. Such a feature may appear…

ব্যাকটেস্টিংপরিসংখ্যানমেশিন লার্নিং
BigQuant

The note distinguishes selecting a stock universe from testing whether a factor can rank future returns within that universe. It describes factor analysis as sorting stocks by a factor, dividing them into equal-sized groups, and comparing group returns.…

শেয়ারফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপরিসংখ্যানব্যাকটেস্টিং
BigQuant

This platform support discussion explains two apparent backtest anomalies in a single-stock strategy: why a position did not begin on the requested date at full allocation, and why the stock appeared to be sold later. The response attributes the delayed…

শেয়ারব্যাকটেস্টিংপরিসংখ্যান