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

1,124টি নথি

Machine Learning for Trading

This tutorial constructs a continuous futures series from individual ES contracts. It identifies the front month using trading volume, with a monotonic roll constraint, and compares volume-based switching with calendar-based timing. It explains why outright…

ফিউচারসব্যাকটেস্টিংপরিসংখ্যানঅর্ডার সম্পাদন
Machine Learning for Trading

This notebook turns a real supply-chain knowledge graph and institutional 13F holdings into machine-learning features. It derives network measures such as centrality and dependency indicators, estimates supplier concentration and competitive exposure, and…

মেশিন লার্নিংশেয়ারপোর্টফোলিও গঠনপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This notebook examines AAPL trade and quote records during the March 16, 2020 market crash to show how market microstructure changes under stress. It filters the tape to regular trading hours, distinguishes trade prints from national best bid and offer…

শেয়ারবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারঅর্ডার সম্পাদনঅস্থিরতা
Machine Learning for Trading

This tutorial builds a monthly ETF rotation simulator using a trailing risk-adjusted momentum ranking and a Treasury yield-curve regime filter. At each month-end, the rule ranks ten funds using their recent price history; risk-on months hold the top three…

ব্যাকটেস্টিংমোমেন্টামপোর্টফোলিও গঠনঅর্ডার সম্পাদন
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates an operational cycle for an ETF prediction strategy: refresh market data, recompute financial features, retrain a Ridge model, save deployment artifacts, generate current cross-sectional predictions, replay the predictions through…

শেয়ারমেশিন লার্নিংঅর্ডার সম্পাদনব্যাকটেস্টিং
Machine Learning for Trading

This notebook compares LightGBM with a minimal multilayer perceptron, TabM, and optionally TabPFN for cross-sectional ETF return prediction. Models are evaluated on shared walk-forward folds using rank information coefficient, with chronological validation…

মেশিন লার্নিংশেয়ারপরিসংখ্যানব্যাকটেস্টিং
Machine Learning for Trading

This notebook develops a framework for translating market activity into modeled trading costs and strategy capacity. It introduces the square-root impact model, identifies volatility and average daily volume as key inputs, and distinguishes quantities…

বাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারঅর্ডার সম্পাদনঝুঁকি ব্যবস্থাপনাপজিশনের আকার নির্ধারণ
Machine Learning for Trading

This document compares four equity market data sources for studying trades, quotes, and limit order books: AlgoSeek TAQ, Databento market by order, NASDAQ ITCH, and IEX HIST. It explains each source’s granularity, coverage, cost or access conditions, storage…

শেয়ারবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারঅর্ডার সম্পাদনউচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং
Machine Learning for Trading

This notebook isolates results for the LEAN engine from an audit comparing retained real-strategy runs with matching ML4T Backtest profiles. It identifies four supported workloads: ETF allocation, crypto perpetual funding, USD-quoted FX allocation, and a US…

একাধিক সম্পদব্যাকটেস্টিংঅর্ডার সম্পাদনক্রিপ্টো
Machine Learning for Trading

This notebook introduces a workflow that connects standardized ETF data loading, a feature registry, and signal diagnostics. It shows how to discover indicator metadata, compute features using defaults or explicit parameters, and store configurations for…

শেয়ারপ্রযুক্তিগত সূচকমোমেন্টামপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This notebook compares a Random Forest with XGBoost, LightGBM, and CatBoost on a panel of anonymized firm characteristics and returns. The dataset supplies temporal training, validation, and test splits. Models are evaluated using Spearman rank information…

শেয়ারমেশিন লার্নিংপরিসংখ্যানফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগ
Machine Learning for Trading

The notebook explains value at risk as a loss quantile and conditional value at risk, or expected shortfall, as the average loss beyond that threshold. It estimates one-day tail risk for a broad equity ETF using four approaches: empirical historical…

শেয়ারঅস্থিরতাঝুঁকি ব্যবস্থাপনাপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This notebook describes how to produce holdout predictions for a selected crypto perpetuals funding strategy. It resolves the configuration from validation results, carries its checkpoint choice forward, and builds a new training specification using data…

ক্রিপ্টোপারপেচুয়াল ফিউচারসমেশিন লার্নিংব্যাকটেস্টিং
Machine Learning for Trading

This notebook assesses a selected S&P 500 equity and options strategy by reconstructing its validation configuration from registered, full-coverage candidates. It traces the funnel from equal-weight baseline through allocation, risk controls, and cost…

শেয়ারঅপশনব্যাকটেস্টিংঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
Machine Learning for Trading

This notebook explains Hierarchical Risk Parity as an alternative to mean-variance allocation when covariance estimates are noisy. HRP clusters assets using correlation distances, orders them according to the hierarchy, then recursively bisects the ordered…

পোর্টফোলিও গঠনঝুঁকি ব্যবস্থাপনাব্যাকটেস্টিংশেয়ার
Machine Learning for Trading

This notebook presents a cross-case-study inventory of engineered financial features and the strongest registry information coefficient for each market study. It counts features and feature-name families, compares feature-space sizes, and summarizes…

একাধিক সম্পদপরিসংখ্যানমেশিন লার্নিংপোর্টফোলিও গঠন
Machine Learning for Trading

The document explains how to identify market regimes by dividing returns into overlapping windows and treating each window as an empirical distribution. It measures the distance between windows through matched, sorted quantiles, so differences across the…

পরিসংখ্যানমেশিন লার্নিংঝুঁকি ব্যবস্থাপনাব্যাকটেস্টিং
Machine Learning for Trading

This notebook assesses a weekly S&P 500 options straddle strategy using registered backtests and a fixed selection process. It resolves the selected configuration from the registry after applying a liquid-universe restriction, then evaluates validation and…

অপশনশেয়ারব্যাকটেস্টিংঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
Machine Learning for Trading

This study builds a minute level measure of order flow pressure from market by order data for NVDA. It signs order additions, cancellations, and fills by side, weights events by size and distance from the midpoint, and smooths the resulting pressure series.…

শেয়ারবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারঅর্ডার সম্পাদনপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This notebook presents a conditional autoencoder that preserves the structure of an instrumented latent factor model while replacing the linear map from firm characteristics to factor exposures with a neural network. Monthly returns are represented as…

শেয়ারমেশিন লার্নিংফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This document explains how to create predictions for a reserved NASDAQ-100 microstructure holdout period using a configuration selected on validation data. It refits the chosen model using only history that ends before the holdout, with a label buffer wide…

ব্যাকটেস্টিংঝুঁকি ব্যবস্থাপনাবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচার
Machine Learning for Trading

This case study fits regularized linear models to returns from short at-the-money straddles held to expiry. Because premium income caps the gain while losses can grow without bound, a few severe losses dominate a squared-error regression objective. The…

অপশনঅস্থিরতামেশিন লার্নিংঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
Machine Learning for Trading

This notebook uses real ETF data to assess whether a momentum signal remains useful under reasonable changes to its lookback, market regime, and implementation. It computes cross-sectional information coefficients between momentum and forward returns, then…

ফিউচারসমোমেন্টামব্যাকটেস্টিংপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This notebook compares two locally run, open-weight embedding models on a retrieval task using passages from recent 10-K filings for a small set of large US companies. Both models receive the same two-sentence passages and a fixed set of queries spanning…

মেশিন লার্নিংপরিসংখ্যানশেয়ারযুক্তরাষ্ট্রের বাজার