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

1,124 dokumentů

Machine Learning for Trading

This notebook defines monthly total-return labels for a cross-sectional US firm-characteristics study and checks how those outcomes align with the provider’s rows. The panel pairs characteristics from the prior month with the return earned in the month…

AkcieAmerické trhyStrojové učeníZpětné testování
Machine Learning for Trading

This notebook shows how explicit execution costs can erode a hypothetical intraday strategy’s gross returns. It anchors the crossing spread to the median volume-weighted quoted spread across NASDAQ-100 constituents, then builds crossing, worked-order, and…

AkcieProvádění pokynůMikrostruktura trhuŘízení rizik
Machine Learning for Trading

This notebook explains how a temporal convolutional network (TCN) can forecast returns from ordered financial data. Causal convolutions ensure that an output at a given time depends only on current and earlier inputs. Dilations expand the receptive field…

Strojové učeníAkcieMomentumStatistika
Machine Learning for Trading

This document presents an event-driven method for holding a limited number of intraday positions. Predictions are aligned to price bars using the latest available score, subject to an optional freshness limit. Entry signals use a rolling quantile computed…

AkcieVysokofrekvenční obchodováníMikrostruktura trhuProvádění pokynů
Machine Learning for Trading

This case study turns stored model predictions for US stocks into long-short, equal-weight portfolios. It sweeps multiple entry schemes, each selecting the highest-ranked names for long positions and the lowest-ranked names for short positions, to examine…

Americké trhyAkcieStrojové učeníZpětné testování
Machine Learning for Trading

This document describes several ways to convert prediction scores into trading signals: fixed cutoffs, rolling per-asset percentiles, and cross-sectional percentiles. Fixed thresholds use a chosen score level; rolling thresholds adapt to an asset’s recent…

Strojové učeníKonstrukce portfoliaVelikost poziceZpětné testování
Machine Learning for Trading

This notebook reviews a selected foreign-exchange strategy and its holdout lineage using registered research artifacts. It reproduces the choice from a frozen validation candidate set, ranking eligible solvent backtests by validation Sharpe with a…

ForexZpětné testováníStatistikaŘízení rizik
Machine Learning for Trading

This live-trading demonstration describes a daily rebalance workflow for a fixed universe of US large-cap stocks. It compares broker-held positions with model targets, converts the differences into an order basket, and routes orders through a risk-control…

AkcieProvádění pokynůŘízení rizikVelikost pozice
Machine Learning for Trading

This event study uses Bayesian structural time-series models to estimate how Federal Reserve announcements affect a bond ETF. It learns the target’s relationship with selected international equity and commodity ETF returns during a pre-event window, then…

Obchodování podle událostíNástroje s pevným výnosem
Machine Learning for Trading

This notebook builds descriptive market regimes from monthly Federal Reserve economic data: unemployment, the federal funds rate, the Treasury yield curve, and inflation. It explains how to align series with different release frequencies, transform trending…

StatistikaStrojové učeníAmerické trhyVolatilita
Machine Learning for Trading

This document describes utilities for comparing registered trading strategies and assembling structured case-study assessments. A central ranking method restricts return series to their exact shared timestamps before calculating portfolio metrics, so each…

Zpětné testováníŘízení rizikKonstrukce portfoliaStatistika
Machine Learning for Trading

This notebook builds a simulated market-making task in which a proximal policy optimization agent chooses quote skew and spread width. The environment uses a GARCH volatility process calibrated to hourly crypto perpetual-futures returns, a reservation price…

Tvorba trhuStrojové učeníKryptoměnyPerpetuální futures
Machine Learning for Trading

This chapter surveys methods for recovering common structure from return and characteristic panels, from PCA and eigenportfolios to IPCA, risk-premium PCA, conditional autoencoders, stochastic discount factor estimation, and supervised autoencoders. Its…

Faktorové investováníStrojové učeníStatistikaKonstrukce portfolia
Machine Learning for Trading

This notebook compares sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM, and CatBoost on an ETF return-prediction task. It measures cross-sectional information coefficient, training time, and process memory across CPU and, where supported, GPU runs, using…

Strojové učeníZpětné testováníStatistikaAkcie
Machine Learning for Trading

The notebook diagnoses how a fixed monthly ETF momentum strategy performed across volatility, trend, and yield-curve conditions. Regime labels are designed to be known before the return they describe: volatility and index trend use prior closes and are…

Více aktivMomentumVolatilitaZpětné testování
Machine Learning for Trading

This notebook turns cross-sectional stock predictions into long-short portfolios by ranking stocks at each rebalance, buying the top k and shorting the bottom k with equal capital per position. Equal weighting provides a baseline that isolates differences in…

AkcieStrojové učeníZpětné testováníKonstrukce portfolia
Machine Learning for Trading

The notebook previews S&P 100 10-K and 8-K filing data intended for financial knowledge graph construction. It checks schema completeness, unique company and accession keys, form consistency, filing year, and recorded text length. Annual reports supply…

AkcieStrojové učeníStatistikaAmerické trhy
Machine Learning for Trading

This notebook presents a feature-selection workflow for ETF research, intended to narrow many candidate transforms and lookbacks to a smaller set for later modeling. It computes cross-sectional Spearman information coefficients between features and forward…

Strojové učeníStatistikaFaktorové investováníZpětné testování
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates model predictions as NASDAQ-100 trading strategies using a shared backtest engine. It first runs a plumbing check with random signals: persistent profits after costs would point to issues such as lookahead, misaligned data, or…

AkcieAmerické trhyZpětné testováníProvádění pokynů
Machine Learning for Trading

This notebook checks whether a fifteen-minute cross-sectional stock-ranking strategy is feasible before fitting a model or making forecasts. It uses NASDAQ-100 quote data, midpoint returns, and a pre-holdout development window to examine the strategy’s…

AkcieAmerické trhyMikrostruktura trhuZpětné testování
Machine Learning for Trading

This code describes how backtest settings are resolved from case study configuration and how run identity accounts for changes to the traded universe and prediction age. Its central lesson is that any filter that changes the portfolio or prediction set must…

Zpětné testováníProvádění pokynůŘízení rizikVelikost pozice
Machine Learning for Trading

The document outlines ways to compare strategy returns with two external benchmarks: daily SPY total returns and Fama-French market returns formed by adding the market risk premium and risk-free rate. It provides date filtering and alignment helpers,…

Zpětné testováníStatistikaŘízení rizikAmerické trhy
Machine Learning for Trading

The document describes fitting a simple linear sequence model to NASDAQ-100 one-minute features to forecast forward returns at several horizons. Each input contains the preceding hour for one stock, expressed as changes from the latest observation, and the…

AkcieStrojové učeníMikrostruktura trhuZpětné testování
Machine Learning for Trading

The document presents a machine-learning trading research workflow that carries ideas from data and feature construction through model training, backtesting, transaction costs, portfolio and risk decisions, deployment, and monitoring. It emphasizes an…

Strojové učeníZpětné testováníŘízení rizikKonstrukce portfolia