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 introductory article presents ten practical points about machine learning for non-specialists. It emphasizes that machine learning finds patterns in data, so data quality, accurate labels, representative samples, and careful transformations often matter…

Strojové učeníStatistikaŘízení rizik
BigQuant

The article explains how a long-only smart beta portfolio can combine equity factors to seek steadier returns than relying on one factor. It highlights value, low beta, profitability, investment, momentum, and size, arguing that their different return…

AkcieFaktorové investováníKonstrukce portfoliaMomentum
BigQuant

This report evaluates whether changes in listed companies’ employee compensation can help distinguish future stock returns. It compares growth in compensation payable, which represents amounts owed, with growth in compensation already paid, and also…

AkcieFaktorové investováníČínské trhy
BigQuant

The post asks how to define groups for a learning-to-rank model in a stock selection setting. In ranking algorithms, each group contains observations that should be ranked against one another; the author proposes grouping stock samples by trading date so…

AkcieStrojové učeníStatistika
BigQuant

This convertible-bond research note describes a relative-value approach based on the embedded option. It first compares implied volatility with the underlying stock’s historical volatility: relatively low implied volatility is treated as evidence that the…

VolatilitaOceňování derivátůZpětné testováníNástroje s pevným výnosem
BigQuant

FactorVAE is described as a probabilistic dynamic factor model that applies a variational autoencoder to noisy market data to forecast cross-sectional stock returns. In training, an encoder-decoder uses future returns to identify posterior factors that…

AkcieStrojové učeníFaktorové investováníStatistika
BigQuant

This introductory article explains Matplotlib’s role in Python data visualization and outlines the Figure and Axes objects, along with its state-based pyplot and object-oriented interfaces. It notes that the library supports chart types such as lines,…

AkcieStatistika
BigQuant

The report develops stock selection factors from abnormal operating cash flow as proxies for real earnings management. Its premise is that firms can alter real business activity to make reported performance look stronger, potentially harming future…

Čínské trhyAkcieFaktorové investováníZpětné testování
BigQuant

This research summary discusses how asset prices can reflect economic expectations before official data is released. It proposes comparing year-over-year changes in a basket of asset prices with economic indicators, and comparing asset-price changes with…

Více aktivStatistikaMomentum
BigQuant

This trading exercise translates a discretionary method into explicit stock-selection rules. A candidate must close above its five-day moving average for three consecutive days and remain within ten percent above its lowest price over the previous twenty…

AkcieTechnické indikátoryMomentumŘízení rizik
BigQuant

The report develops stock-selection factors from one-minute Chinese equity data, adding transaction counts to price and volume inputs. It examines average trade value and the direction of large-trade activity, then evaluates these signals both alone and…

AkcieČínské trhyFaktorové investováníVysokofrekvenční obchodování
BigQuant

This platform guide distinguishes raw financial statement records from processed point-in-time (PIT) data and explains why the distinction matters in quantitative investing. Raw records are organized by instrument, report date, publication date, and change…

AkcieČínské trhyZpětné testováníStatistika
BigQuant

This brief Chinese-language forum exchange concerns whether a user can retrieve feature importance from a random forest in a visual quantitative-strategy platform. The reply identifies the random forest module and suggests creating a visual strategy template…

Strojové učeníFaktorové investování
BigQuant

This monthly review compares equity factors using information coefficients (IC) and long-short returns. It reports that growth and turnover factors were relatively consistent over the preceding three months, while profitability and reversal results varied;…

AkcieFaktorové investováníStatistikaZpětné testování
BigQuant

This research summary studies whether lagged returns from related industries can help predict industry returns for sector rotation. It motivates the question by noting that such predictability would not be expected in an ideal frictionless market, while real…

AkcieČínské trhyStrojové učeníStatistika
BigQuant

This research summary examines low-volatility investing in overseas markets and mainland Chinese equities. It presents the low-volatility anomaly as a source of long-run risk-adjusted performance, with a behavioral explanation: speculative demand and…

AkcieČínské trhyFaktorové investováníVolatilita
BigQuant

This report summary describes a Barra-style risk model for Hong Kong stocks, built to study factor returns and portfolio exposures. Its data foundation combines security details, prices, trading activity, Hang Seng industry classifications, valuation…

AkcieFaktorové investováníStatistikaČínské trhy
BigQuant

The article outlines common aims of algorithmic execution: splitting a parent order to follow market volume, reducing market impact, and concealing trading intent. It also presents automation as a way to improve order-entry efficiency and reduce manual…

Provádění pokynůMikrostruktura trhuVysokofrekvenční obchodováníStrojové učení
BigQuant

This note proposes screening Chinese equities associated with the metaverse theme, requiring a positive institutional-flow measure and a weekly crossover involving a 30-week reference. The intended rationale is to combine thematic exposure, evidence of…

AkcieČínské trhySledování trenduTechnické indikátory
BigQuant

This overview explains Chinese depositary receipts (CDRs) as securities traded domestically that represent rights in foreign shares through a depositary institution. It summarizes the historical pilot eligibility criteria described in the document, says…

AkcieČínské trhyMikrostruktura trhuŘízení rizik
BigQuant

This forum post describes a reproducibility question in a quantitative modeling workflow. The author sets a learning-rate parameter to the same value in the model and in a hyperparameter-search module, and configures the search grid to contain only that…

Strojové učeníStatistikaZpětné testování
BigQuant

The document explains sliced inverse regression (SIR) as a supervised dimension-reduction method for financial prediction. Unlike principal component analysis, which summarizes variation in predictors without using the target, SIR uses the forecast variable…

AkcieStatistikaFaktorové investováníKonstrukce portfolia
BigQuant

This overview surveys models used to relate asset values or expected returns to risk and other inputs. It describes CAPM as linking expected return to the risk-free rate and market exposure, then introduces multifactor models such as Fama–French, which add…

Více aktivFaktorové investováníOceňování derivátůNástroje s pevným výnosem