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 review examines the low-risk effect: securities with lower measured risk have historically delivered stronger risk-adjusted returns than the standard CAPM relationship would predict. It explains betting against beta (BAB), which leverages a low-beta…

AkcieFaktorové investováníŘízení rizikKonstrukce portfolia
BigQuant

This research summary compares two ways to incorporate analyst expectations into equity selection. A parallel approach blends forecasts with other factors or uses them jointly to predict returns. The proposed serial approach first builds a conventional…

AkcieFaktorové investováníKonstrukce portfoliaŘízení rizik
BigQuant

This brief BigQuant support exchange explains two ways to control which stocks enter a factor analysis. One approach is to select a predefined universe, such as the CSI 300 or CSI 500, which fixes the eligible stock set through an index-based pool. The other…

AkcieFaktorové investování
BigQuant

This report tracks equity factors using information coefficient (IC) summaries and the relative returns of factor-ranked long portfolios. It describes ranking stocks by factor values, selecting the top decile for each factor, and weighting holdings by the…

AkcieFaktorové investováníZpětné testováníKonstrukce portfolia
BigQuant

The document explains ways traders might use live stock index quotes: to gauge broad market direction, compare sector conditions, assess a portfolio against a benchmark, adjust asset allocation, and inform stop levels or futures hedges. These are general…

AkcieFuturesKonstrukce portfoliaŘízení rizik
BigQuant

This discussion addresses whether a trader should use hyperparameter search to find an optimal combination of existing factors. The response says that “optimal” needs a clear definition: it could mean the best backtest result or the best factor-analysis…

Faktorové investováníStrojové učeníZpětné testováníStatistika
BigQuant

This overview traces major developments in deep learning from the perceptron and backpropagation through convolutional and recurrent networks, generative models, residual networks, Transformers, and BERT. It describes the basic contribution associated with…

Strojové učeníStatistika
BigQuant

This Chinese A-share backtest example uses a five-day versus twenty-day moving-average crossover to generate buy and sell signals. Its trading handler divides available cash equally among the stocks signaled for purchase, so if only one stock qualifies on a…

AkcieZpětné testováníVelikost poziceTechnické indikátory
BigQuant

This brief forum post asks how to translate a BigQuant expression into a newer SQL interface. The expression groups a daily count of securities whose limit-status condition is true, then divides that count by its 180-period mean. The post also suggests…

AkcieTechnické indikátoryStatistika
BigQuant

This research applies feature selection to multi-factor stock selection in the full Chinese A-share universe, with the CSI 300 and CSI 500 as benchmarks. It constructs industry- and market-cap-neutral strategies and tests feature ranking methods with…

AkcieČínské trhyFaktorové investováníStrojové učení
BigQuant

The article argues that knowing market facts or technical concepts does not by itself produce successful trading. It recommends turning information into a complete trading framework that specifies entries, exits, position sizing, and risk controls. It also…

AkcieŘízení rizikVelikost poziceProvádění pokynů
BigQuant

This brief BigQuant project note describes a stock strategy built from three factors that had undergone stability testing. It says the factor weights were selected through a grid search over three parameters, with a reported weighting of 1:8:1. The note also…

AkcieFaktorové investováníZpětné testováníŘízení rizik
BigQuant

The document outlines a strategy that dynamically evaluates macroeconomic event factors and selects those more closely associated with asset movements. It considers more than thirty indicators spanning economic growth, inflation, monetary conditions, and…

Více aktivObchodování podle událostíFaktorové investováníKonstrukce portfolia
BigQuant

This overview introduces ten machine learning methods and sketches how they work, with examples of possible financial uses. It covers linear and logistic regression, K-nearest neighbors, support vector machines, decision trees, random forests, neural…

Strojové učeníStatistikaAkcieZpětné testování
BigQuant

The document discusses converting one-minute stock data into daily observations for high-frequency price and volume factors. The example query constructs features such as volume shares across intraday intervals, price and volume correlations, correlations…

Vysokofrekvenční obchodováníFaktorové investováníStatistikaČínské trhy
BigQuant

This article proposes a qualitative framework for finding Chinese stocks with potential for medium- to long-term growth during annual and quarterly reporting periods. It combines three checks: whether recognized active investment firms appear among…

AkcieČínské trhyFaktorové investováníStatistika
BigQuant

This platform discussion addresses how to understand a precomputed factor, using a MACD signal-line factor as its example. The response says that the platform does not provide the calculation process for such precomputed data. Users can inspect the factor's…

Faktorové investováníTechnické indikátoryStatistikaAkcie
BigQuant

This research summary describes ranking international liquid stocks with a random forest trained on technical features. Rather than forecasting exact returns, the model estimates the likelihood that a stock will outperform an average-return threshold. The…

AkcieStrojové učeníKonstrukce portfoliaZpětné testování
BigQuant

This quarterly review surveys crypto market developments in early 2024, including Bitcoin spot ETF flows, Ethereum’s EIP-4844 upgrade, memecoin activity, real-world asset tokens, and regulatory changes. It combines token performance and exchange volume…

KryptoměnySpotové trhyTechnické indikátoryOn-chain data
BigQuant

This article presents a discretionary framework for evaluating Chinese stocks after a limit-up day. It advises watching names that recently hit the daily limit and waiting several sessions for price and volume behavior to confirm whether a pullback may be…

Čínské trhyAkcieTechnické indikátoryPrůraz
BigQuant

This overview proposes constructing fund of funds portfolios from four groups: broad-market index ETFs, sector ETFs, index-enhanced funds, and quantitative funds. It compares passive index funds, enhanced products, and quantitative funds by their typical fee…

Čínské trhyVíce aktivKonstrukce portfoliaŘízení rizik
BigQuant

This introductory tutorial presents active equity management as a connected process: forecast stock-level excess returns with an alpha model, estimate exposures with a risk model, combine expected returns and risk through portfolio optimization, execute…

AkcieFaktorové investováníŘízení rizikKonstrukce portfolia
BigQuant

This Chinese-language discussion describes problems encountered when reusing a saved XGBoost model in a separate strategy and moving a feature-based strategy from research into simulated trading. Keeping visible strategy settings unchanged did not reproduce…

Strojové učeníProvádění pokynůZpětné testování
BigQuant

This research summary examines four MSCI smart beta equity indexes—value weighted, equal weighted, momentum, and minimum volatility—against a capitalization-weighted benchmark. Using monthly observations from 1999 through 2014, it applies principal component…

AkcieFaktorové investováníStatistikaKonstrukce portfolia