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 notebook describes fitting PatchTST to one-minute NASDAQ-100 data to predict returns over several forward horizons. The model groups consecutive observations into patches and applies attention across them, reducing the number of items compared while…

শেয়ারমেশিন লার্নিংব্যাকটেস্টিংপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This notebook checks whether historical ETF data can support a monthly ranking strategy before fitting a model or making forecasts. It tests the tradable universe using prior-year liquidity, counts eligible funds on rebalance dates, converts per-share…

একাধিক সম্পদব্যাকটেস্টিংঅর্ডার সম্পাদনঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
Machine Learning for Trading

This notebook compares ways to allocate capital across US equity positions while holding the model, checkpoint, rebalance dates, and selected stocks fixed. It examines weights based on prediction strength, prediction-interval width, individual stock…

শেয়ারপজিশনের আকার নির্ধারণপোর্টফোলিও গঠনঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
Machine Learning for Trading

This notebook compares Polymarket’s crypto-settled event contracts with the regulated Kalshi venue as sources of alternative data. It explains how access rules, settlement assets, position limits, and listing policies shape which participants influence…

ক্রিপ্টোবাজারের মনোভাবপরিসংখ্যানঘটনাভিত্তিক
Machine Learning for Trading

This notebook explains an unconditional signature-based Wasserstein GAN for generating financial time series. It transforms returns into augmented paths, computes truncated path signatures, and trains an LSTM generator driven by Brownian noise to match…

মেশিন লার্নিংপরিসংখ্যানশেয়ারব্যাকটেস্টিং
Machine Learning for Trading

This dataset guide presents Binance perpetual futures price and volume data alongside an eight-hour premium index. Hourly OHLCV records describe market activity, while the premium measures the difference between perpetual and spot prices relative to spot. A…

ক্রিপ্টোপারপেচুয়াল ফিউচারসস্পট বাজারক্যারি ট্রেড
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates stop losses, trailing stops, and fixed-duration exits on selected US equity strategies. A stop loss responds to losses from entry, a trailing stop responds to declines from a position’s peak, and a time exit closes after a set holding…

শেয়ারঝুঁকি ব্যবস্থাপনাব্যাকটেস্টিংপজিশনের আকার নির্ধারণ
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates feature-drift checks on ETF momentum and technical features across calm and stressed windows, and on crypto perpetuals with premium-index data across market regimes. It compares Population Stability Index (PSI), including its…

মেশিন লার্নিংপরিসংখ্যানঝুঁকি ব্যবস্থাপনাক্রিপ্টো
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates TSMixer as a global sequence model for an ETF panel. The model shares parameters across funds while using each fund’s own history and covariates; its mixing layers learn temporal and within-series relationships without combining one…

মেশিন লার্নিংশেয়ারপরিসংখ্যানব্যাকটেস্টিং
Machine Learning for Trading

This notebook defines forward-return targets for a cross-sectional futures strategy that ranks products by term structure, going long those with stronger carry and short those with weaker carry. It distinguishes roll-adjusted prices, appropriate for…

ফিউচারসপণ্যবাজারক্যারি ট্রেডপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This notebook explains how to interpret Kalshi’s federal funds rate contracts and prepare their prices for quantitative research. A binary contract price represents an implied event probability, but the feed contains the highest standing YES bid rather than…

স্থির আয়ের বিনিয়োগপরিসংখ্যানবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারআর্বিট্রাজ
Machine Learning for Trading

This notebook describes using TSMixer to predict stock returns from ordered windows of each stock’s features. Each example contains 60 consecutive sessions; windows that cross gaps in a stock’s history are excluded, so the number of usable examples varies…

শেয়ারযুক্তরাষ্ট্রের বাজারমেশিন লার্নিংব্যাকটেস্টিং
Machine Learning for Trading

This guide organizes US equity datasets into market data, company fundamentals, investor positioning, and firm characteristics. It inventories loaders for daily and intraday bars, options, and market microstructure records, as well as SEC filing text, XBRL…

শেয়ারযুক্তরাষ্ট্রের বাজারবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারঅপশন
Machine Learning for Trading

This notebook turns validation predictions from multiple model families into equal-weight, long-short portfolios. It ranks stocks by predicted return, buys the top names and shorts the bottom names, and sweeps several portfolio concentrations using a shared…

শেয়ারযুক্তরাষ্ট্রের বাজারব্যাকটেস্টিংপোর্টফোলিও গঠন
Machine Learning for Trading

This notebook compares equity and futures commission models alongside several slippage models, emphasizing that their units and assumptions differ. Percentage fees stay constant as a share of notional, while minimums, fixed charges, per-share fees, and tier…

অর্ডার সম্পাদনব্যাকটেস্টিংবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
Machine Learning for Trading

This document describes training a Proximal Policy Optimization agent to liquidate a fixed order over a defined horizon. It evaluates the learned pacing policy against TWAP and an Almgren-Chriss schedule using the same simulated market paths, enabling paired…

ক্রিপ্টোঅর্ডার সম্পাদনবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচার
Machine Learning for Trading

This document presents a staged process for linking company names from filings, news, and alternative data to securities. It distinguishes entity identifiers such as CIK and LEI from security identifiers such as FIGI, CUSIP, and ISIN, and explains why…

শেয়ারমেশিন লার্নিংপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This document explains a supervised autoencoder factor model for predicting stock returns in an equity option analytics research setting. Unlike PCA, IPCA, and an unsupervised conditional autoencoder, its training objective combines reconstruction of the…

শেয়ারমেশিন লার্নিংফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This document describes a fixed out-of-sample backtest for a selected CME futures strategy. The configuration, predictions, allocator, rebalance cadence, concentration, and transaction-cost assumptions are inherited from earlier research steps and applied…

ফিউচারসব্যাকটেস্টিংপরিসংখ্যানঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
Machine Learning for Trading

This notebook studies linear prediction models for a cross-section of CME futures products using feature columns grouped into related families, including carry, momentum, volatility, and rolling risk measures. Because columns within a family are often…

ফিউচারসমেশিন লার্নিংফ্যাক্টরভিত্তিক বিনিয়োগপরিসংখ্যান
Machine Learning for Trading

This educational analysis compares four neural network designs on the same task: predicting the next daily return from a recent window of returns. A pooled set of eight exchange-traded funds provides varied market exposures. The models differ in how they…

শেয়ারমেশিন লার্নিংব্যাকটেস্টিংঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
Machine Learning for Trading

This notebook audits the complete set of canonical validation predictions for an FX pairs study. It checks model identity, artifact availability, completeness, configured-label coverage, and whether the assembled configurations match the declared menu.…

বৈদেশিক মুদ্রামেশিন লার্নিংপরিসংখ্যানব্যাকটেস্টিং
Machine Learning for Trading

This notebook audits the registered validation predictions for an FX pairs study. It checks that the catalog includes the configured model population, complete prediction sets, available artifacts, and current model identities. It then summarizes predictive…

বৈদেশিক মুদ্রামেশিন লার্নিংপরিসংখ্যানব্যাকটেস্টিং
Machine Learning for Trading

This notebook measures how well the Lee-Ready method infers trade aggressor direction using Nasdaq order-by-order messages with venue-provided aggressor labels as ground truth. It reconstructs the limit order book from adds, modifications, cancellations,…

শেয়ারবাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারঅর্ডার সম্পাদনপরিসংখ্যান