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 utility describes how to validate a migration that changes backtest identifiers without rerunning the underlying computations. It scans database schemas to discover columns containing registered addresses, including embedded references in text…

Zpětné testováníStatistika
Machine Learning for Trading

This analysis assesses whether signals selected in multiple trading case studies appear dependable enough for further use. It compares validation information coefficients (IC) with holdout evidence, examines stability and reproducibility, and contrasts…

Strojové učeníStatistikaZpětné testováníŘízení rizik
Machine Learning for Trading

This tutorial surveys features built from asset price and volume histories, including returns across horizons, trend and reversal measures, several volatility estimators, volatility regimes, liquidity, tail risk, and cross-sectional normalization. It…

Technické indikátoryMomentumVolatilitaStrojové učení
Machine Learning for Trading

This notebook measures how an S&P 500 options strategy's validation performance changes under different assumed fractions of the quoted spread paid. It selects one baseline strategy per model family, then reruns each across spread-cost assumptions and both a…

OpceProvádění pokynůZpětné testováníŘízení rizik
Machine Learning for Trading

This document presents a reusable state machine for automated trading halts, with closed, open, and half-open states. It applies the same transition logic to four risks: account drawdown, daily loss, consecutive losing sessions, and system latency. After a…

Řízení rizikProvádění pokynůZpětné testování
Machine Learning for Trading

This notebook explains instrumented principal component analysis (IPCA) for an equity panel with option-surface features. Unlike ordinary PCA, which estimates each stock's exposures from its return history, IPCA models exposures as a shared linear function…

AkcieOpceFaktorové investováníStrojové učení
Machine Learning for Trading

This notebook generates predictions for a previously untouched ETF holdout window using the configuration selected on validation data. It rebuilds the training specification to end one label horizon before the window opens, refits the model, preserves the…

Zpětné testováníŘízení rizikStatistika
Machine Learning for Trading

This notebook outlines a pipeline for extracting supplier, customer, and competitor relationships from company 10-K filings and storing them as a Neo4j knowledge graph. A local language model proposes structured subject-predicate-object triples, after which…

AkcieStrojové učeníStatistikaŘízení rizik
Machine Learning for Trading

This dataset guide compares two sources of US equity tick data for order book and market microstructure research. Databento market-by-order records provide preprocessed add, modify, cancel, and trade events, while NASDAQ ITCH supplies a raw exchange feed…

AkcieMikrostruktura trhuProvádění pokynů
Machine Learning for Trading

This document describes registry checks for deciding whether to reuse or rerun model training and backtests. Runs are identified by hashes derived from their specifications; a run is reusable only when its expected artifacts are present. Missing pieces mark…

Zpětné testováníStrojové učeníStatistika
Machine Learning for Trading

This notebook explains why a generic target-weight risk overlay cannot govern the described S&P 500 short-straddle strategy. The options engine allocates fixed capital fractions to weekly cohorts and normalizes weights within each cohort; scaling those…

OpceŘízení rizikZpětné testováníOceňování derivátů
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates fine-tuning a transformer for financial named entity recognition, turning text spans into structured organization, person, money, date, and percentage fields. It introduces BIO boundary labels and explains how word-level…

Strojové učeníStatistikaSentimentAkcie
Machine Learning for Trading

This notebook studies gradient boosting for cross-sectional prediction of CME futures returns. It varies tree capacity through leaf-count profiles and compares squared-error, absolute-error, and Huber objectives, which differ in how strongly extreme…

FuturesKomodityStrojové učeníZpětné testování
Machine Learning for Trading

This notebook explains three ways to turn minute-level NASDAQ-100 data into model-based features: a rolling HAR regression for variance forecasts and forecast errors, a Fourier transform for recent volume patterns, and depth-two path signatures for the order…

AkcieVolatilitaMikrostruktura trhuStatistika
Machine Learning for Trading

This notebook adds a temporal convolutional network (TCN) to a comparison of sequence models for forecasting cryptocurrency perpetual funding premiums. Causal padding ensures each position uses only current and earlier observations, while dilated…

KryptoměnyPerpetuální futuresStrojové učeníZpětné testování
Machine Learning for Trading

This notebook compares four ways to retrieve passages from a corpus of company filing text: BM25, dense embeddings, reciprocal rank fusion (RRF), and a cross-encoder reranker. RRF combines ranked lists rather than raw scores, so it can join lexical and…

Strojové učeníStatistikaAkcieAmerické trhy
Machine Learning for Trading

This document presents an end-to-end forecasting architecture that combines a research panel, an aggregate forecast, an adversarial debate, and a supervisor. The supervisor identifies disagreements, searches for clarifying evidence, and proposes a…

Strojové učeníStatistikaŘízení rizik
Machine Learning for Trading

This case study evaluates daily cross-sectional signals across a broad US stock universe and lays out a long research pipeline, from point-in-time data and engineered features through model comparison, portfolio construction, costs, and holdout assessment.…

AkcieStrojové učeníMomentumNávrat k průměru
Machine Learning for Trading

This module estimates parameters for simulated crypto markets used in reinforcement-learning environments. It loads hourly perpetual-market data for a selected symbol, computes close-to-close log returns, and fits a GARCH(1,1) volatility model. If the…

KryptoměnyPerpetuální futuresVolatilitaMikrostruktura trhu
Machine Learning for Trading

This notebook organizes cross-case-study comparisons of LightGBM models, using linear models and TabM as reference families where available. It evaluates configurations across tree sizes, regression losses, checkpoints, and classification objectives. The…

Strojové učeníStatistikaZpětné testování
Machine Learning for Trading

This document describes a Gymnasium environment for training an agent to liquidate a position over a fixed horizon. The observation combines remaining inventory and time with spread, market depth, volatility, and a normal or stressed regime. A continuous…

Strojové učeníProvádění pokynůMikrostruktura trhuVolatilita
Machine Learning for Trading

This notebook compares LightGBM with an MLP, TabM, and, when available, TabPFN for predicting ETF forward returns from tabular features. Models are evaluated on shared chronological walk-forward folds, with rank information coefficient and training time as…

AkcieStrojové učeníStatistikaZpětné testování
Machine Learning for Trading

The document describes a validation-stage comparison of fixed and trailing stop rules for FX strategies. For each return label, it selects a parent strategy from a sealed cohort of signal and allocation results, then varies the declared position-level risk…

ForexŘízení rizikZpětné testováníVelikost pozice
Machine Learning for Trading

This notebook compares ordinary least squares with Ridge, LASSO, and Elastic Net for predicting 21-day forward returns across ETFs. The models use the same declared walk-forward folds, with a purge gap matched to the label horizon. Each fold clips feature…

AkcieStrojové učeníStatistikaZpětné testování