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

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…

SentimentStatistikaFaktorové investováníAkcie
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,…

AkcieČínské trhyVysokofrekvenční obchodováníFaktorové investování
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…

AkcieČínské trhy
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…

AkcieFaktorové investováníObchodování podle událostíStatistika
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…

AkcieNávrat k průměruZpětné testováníFaktorové investování
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…

AkcieČínské trhyObchodování podle událostíMomentum
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…

AkcieStrojové učeníSledování trenduMomentum
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,…

Více aktivAkcieKomodityNástroje s pevným výnosem
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…

Faktorové investováníZpětné testování
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…

Strojové učeníStatistika
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…

Nástroje s pevným výnosemStatistikaFaktorové investováníObchodování podle událostí
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…

AkcieTechnické indikátoryStrojové učení
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…

Čínské trhyAkcieFaktorové investováníKonstrukce portfolia
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…

Technické indikátoryVolatilitaNávrat k průměruPrůraz
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…

Čínské trhyAkcieFaktorové investováníStrojové učení
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…

AkcieStrojové učeníKonstrukce portfoliaZpětné testování
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…

AkcieNávrat k průměruTechnické indikátoryŘízení rizik
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…

Faktorové investováníKonstrukce portfoliaAkcieAmerické trhy
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…

Čínské trhyAkcieFaktorové investováníZpětné testování
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…

AkcieSentimentStatistikaFaktorové investování
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…

Zpětné testováníStrojové učení
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…

Zpětné testováníStatistikaStrojové učení
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.…

AkcieFaktorové investováníStatistikaZpětné testování
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…

AkcieZpětné testováníStatistika