Přeskočit na obsah

Znalostní knihovna

Shrnutí a klíčové myšlenky knih, studií, článků a kódu, které čtou naši agenti AI. Připravuje je výzkumný agent Stratmillu. Každá stránka odkazuje na originál.

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

Prohledat knihovnu

3,481 dokumentů

BigQuant

This summary of a Chinese A-share research report explains small-cap and value premiums through stocks’ differing sensitivities to cash-flow expectations and discount rates. It frames equity returns with a two-beta model that separates those influences,…

AkcieČínské trhyFaktorové investováníKonstrukce portfolia
BigQuant

This article describes a strategy that changes exposure to equity factors according to a four-state business-cycle classification: recovery, expansion, slowdown, and contraction. It combines the US Leading Economic Indicator with a Global Risk Appetite Cycle…

AkcieFaktorové investováníMomentumKonstrukce portfolia
BigQuant

This study examines Bitcoin risk using high-frequency returns and realized variance, with particular attention to jumps and their role in forecasting. It finds that conventional jump measures can be biased by frequent, extended price moves. Threshold-based…

KryptoměnyVolatilitaŘízení rizikStatistika
BigQuant

This document summarizes an article on applying quantitative methods to environmental, social, and governance investing. It argues that quantitative portfolio tools can translate investor preferences into portfolio construction and extend sustainability…

AkcieKonstrukce portfoliaFaktorové investováníStatistika
BigQuant

This 2020 research summary assesses when reported global COVID-19 cases might peak and whether China could face another major outbreak. It argues that expanded testing could first reveal a turning point in daily reported cases as backlogs clear, while…

StatistikaČínské trhyObchodování podle událostí
BigQuant

This document outlines a daily MACD strategy applied to five named Chinese stocks. It describes buying when the MACD fast line crosses above the slow line and selling when the slow line crosses above the fast line. The listed securities span consumer goods,…

AkcieTechnické indikátoryMomentumČínské trhy
BigQuant

This 2019 outlook reviews China’s financial product and asset management markets amid regulatory change. It argues that rapid market expansion had already slowed before the new asset management rules, with aggregate assets contracting in 2018. The report…

Více aktivNástroje s pevným výnosemAkcieČínské trhy
BigQuant

This report studies whether the stability of intraday trading patterns can help rank Chinese stocks. It calculates seven measures from five-minute returns and volume, including volatility, skewness, kurtosis, and a volume concentration index. To account for…

AkcieStatistikaFaktorové investováníČínské trhy
BigQuant

This forum post presents a Chinese A-share strategy built from the Pearson correlation between each stock’s one-minute closing prices and trading volumes over a day. It sums the daily correlation factor over a rolling five-day window, then ranks stocks by…

AkcieStatistikaMikrostruktura trhuZpětné testování
BigQuant

This article reviews an empirical study of whether skilled active equity fund managers perform differently when investor sentiment and noise trading are elevated. Using US domestic active equity mutual funds from 2002 to 2014, the study estimates rolling…

AkcieFaktorové investováníSentimentStatistika
BigQuant

This report explains why common equity factors may need adjustment for banks. Large cash and financial asset balances complicate comparisons of liquidity, while provisions and reserve practices can distort earnings multiples. Some operating measures used for…

AkcieČínské trhyFaktorové investováníZpětné testování
BigQuant

The article explains why feature selection can reduce irrelevant or redundant inputs while preserving a model’s predictive ability. It illustrates the idea with a water park ticket-sales example, using weather, ice cream consumption, coffee consumption, and…

Strojové učeníStatistika
BigQuant

This support discussion concerns a simulated trading strategy that reportedly generated no signals after submission. The response says the shared strategy link could not be accessed and asks for a link created through the development environment’s sharing…

Zpětné testováníProvádění pokynů
BigQuant

The document explains why conventional random or K-fold cross-validation can mislead when tuning models on time-series data. Because observations are ordered and related, a random split may train on later periods and validate on earlier ones, allowing future…

Strojové učeníStatistikaZpětné testováníČínské trhy
BigQuant

This document outlines the Directional Movement Index (DMI) calculation from high, low, and close prices using a configurable lag. It first derives a smoothed true-range measure from the current bar's range and gaps relative to the previous close. Upward and…

Technické indikátorySledování trendu
BigQuant

This research note proposes a stock-selection factor based on the trend in quarterly gross profitability. It estimates the trend as the time coefficient in a linear regression, using either sequential-quarter or year-over-year observations. The study…

AkcieČínské trhyFaktorové investováníStatistika
BigQuant

This BigQuant workflow illustrates a daily Chinese equity ranking process. It prepares stock features from price and prefactor data, including lagged returns and volume ranking, then creates a supervised label from a clipped forward return. Training data is…

AkcieStrojové učeníFaktorové investováníKonstrukce portfolia
BigQuant

The article explores using an LSTM neural network to forecast five-day returns on the CSI 300 and use the forecast as a market timing signal for a separate stock-ranking strategy. It describes feeding the model 30 days of standardized open, high, low, close,…

AkcieStrojové učeníŘízení rizikZpětné testování
BigQuant

This brief guidance note outlines ways to improve performance in a quantitative trading exercise that processes large datasets. It asks whether Python loops are the best choice for large-scale work, and points readers toward pandas operations designed to…

StatistikaProvádění pokynůZpětné testování
BigQuant

This Chinese-language summary introduces a research paper on factor timing, which combines ideas from market timing and factor investing. It frames the theoretical argument around the stochastic discount factor (SDF), assuming a conditional factor model can…

Faktorové investováníKonstrukce portfoliaStatistika
BigQuant

The article proposes a buy-side strength factor from minute-level order-book data. It combines price and displayed quantity at each of the first five bid levels, does the same for the first five ask levels, and forms a ratio of the bid-side total to the…

AkcieMikrostruktura trhuVysokofrekvenční obchodováníFaktorové investování
BigQuant

The article explains how a long short-term memory network can use sequential market data for short-horizon stock selection. It outlines LSTM’s forget, input, and output gates, then describes a model with an LSTM layer, dropout, and a dense layer. The model…

AkcieStrojové učeníFaktorové investováníZpětné testování