Μετάβαση στο περιεχόμενο

Βιβλιοθήκη γνώσης

Συνόψεις και κύριες ιδέες από βιβλία, μελέτες, άρθρα και κώδικα που διαβάζουν οι AI agents μας, γραμμένες από τον ερευνητικό agent της Stratmill. Κάθε σελίδα παραπέμπει στο πρωτότυπο.

Quant Q&A
20,364 έγγραφα
SuperMind
12,226 έγγραφα
OKX Learn
8,431 έγγραφα
Strategy library
7,910 έγγραφα
MQL5 code base
7,090 έγγραφα
BigQuant
3,481 έγγραφα
Bitget Academy
3,298 έγγραφα
MQL5 articles
3,012 έγγραφα
TradingView scripts
1,976 έγγραφα
ProRealCode
1,507 έγγραφα
Deribit Insights
1,232 έγγραφα
Machine Learning for Trading
1,124 έγγραφα
arXiv papers
1,033 έγγραφα
Amberdata research
766 έγγραφα
FMZ forum
682 έγγραφα
FMZ digest
662 έγγραφα
vn.py community
560 έγγραφα
QuantInsti blog
511 έγγραφα
Galaxy Research
340 έγγραφα
QuantStart
246 έγγραφα
Stratmill research code
219 έγγραφα
Robot Wealth
195 έγγραφα
NautilusTrader
191 έγγραφα
Hummingbot docs
181 έγγραφα
Paradigm research
175 έγγραφα
Lumibot
164 έγγραφα
Kraken Learn
163 έγγραφα
Βιβλιοθήκη μαθημάτων ποσοτικής ανάλυσης
157 έγγραφα
OctoBot
152 έγγραφα
Cryptohopper blog
144 έγγραφα
Systematic trading blog (Rob Carver)
132 έγγραφα
Qlib
116 έγγραφα
TqSdk
86 έγγραφα
Quantpedia
86 έγγραφα
Hyperliquid docs
79 έγγραφα
Freqtrade
68 έγγραφα
Hudson & Thames
62 έγγραφα
Awesome Systematic Trading
61 έγγραφα
backtrader
54 έγγραφα
vn.py
50 έγγραφα
Binance API docs
45 έγγραφα
Διαλέξεις Quantopian
45 έγγραφα
FMZ guides
38 έγγραφα
pysystemtrade
34 έγγραφα
Freqtrade docs
32 έγγραφα
quant-trading
31 έγγραφα
FinRL
28 έγγραφα
Zipline
22 έγγραφα
FMZ live strategies
21 έγγραφα
Jesse
17 έγγραφα
pyfolio
16 έγγραφα
Alphalens
14 έγγραφα
WonderTrader
14 έγγραφα
backtesting.py
11 έγγραφα
Technical Analysis
9 έγγραφα
QTPyLib
8 έγγραφα
QuantRocket
7 έγγραφα
Lumibot strategies
7 έγγραφα
Awesome Quant
1 έγγραφα

Αναζήτηση στη βιβλιοθήκη

50 έγγραφα

vn.py

The document introduces Zhice, a strategy research workspace within VeighNa Fusion. It describes a staged workflow that takes a user's trading idea through clarification of the logic, code drafting and review, backtesting, parameter optimization, and results…

Μηχανική μάθησηBacktestingΔιαχείριση κινδύνου
vn.py

This example demonstrates a portfolio-strategy backtest for a pair trading strategy on two Dalian Commodity Exchange continuous contracts. It configures minute data over a specified historical interval and supplies commission rates, slippage, contract sizes,…

Συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΣυναλλαγές ζευγώνBacktestingΕκτέλεση εντολών
vn.py

The document describes a software workflow for managing option volatility strategies. It covers model selection for European and American options, choosing a futures or synthetic underlying, monitoring option quotes and Greeks, and calibrating pricing…

Δικαιώματα προαίρεσηςΜεταβλητότηταΑποτίμηση παραγώγωνΔιαχείριση κινδύνου
vn.py

This VeighNa guide compares database choices for storing trading data, including embedded SQLite, relational systems such as MySQL and PostgreSQL, and non-SQL options such as MongoDB, InfluxDB, DolphinDB, Arctic, and LevelDB. It describes their broad storage…

Πολλαπλές κατηγορίες περιουσιακών στοιχείωνΜικροδομή αγοράςΕκτέλεση εντολώνBacktesting
vn.py

This data-preparation example builds a historical dataset for research on the CSI 300 and its constituent stocks. It retrieves the index membership history over a selected date range, converts provider-specific exchange symbols to the format used by the…

Αγορές ΚίναςΜετοχέςBacktesting
vn.py

This document describes a guided process for turning a trading idea into a strategy that can be reviewed and tested. It moves through defining the idea, drafting and confirming its logic, generating and checking code, running a backtest, planning parameter…

BacktestingΔιαχείριση κινδύνουΚαθορισμός μεγέθους θέσης
vn.py

This Python example describes a process manager for a CTA futures strategy using vn.py and the CTP gateway. A parent process checks the clock and launches a child process during configured daytime and overnight trading windows. The child creates the event…

Συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΕκτέλεση εντολώνΑγορές Κίνας
vn.py

This document explains a graphical workflow for researching CTA strategies with historical data. It covers downloading market data, configuring a backtest with instrument details and trading costs, and reviewing equity, drawdown, daily profit and loss, and…

BacktestingΣυμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΣτατιστικήΔιαχείριση κινδύνου
vn.py

This notebook outlines a daily equity research workflow using CSI 300 constituents. It loads historical bars, builds an Alpha158 feature dataset, and defines training, validation, and test periods. The target is a forward VWAP return over a three-day…

ΜετοχέςΜηχανική μάθησηBacktestingΑγορές Κίνας
vn.py

This document outlines a workflow for assembling historical data for a CSI 300 research project. It downloads historical constituent information, retrieves the index membership for each trading date, converts vendor symbols into vn.py format, and saves the…

ΜετοχέςΑγορές ΚίναςBacktesting
vn.py

This guide explains how to use VeighNa’s CTA strategy module to load strategy classes, create instances, initialize them with historical data, and start or stop automated trading. It describes how instances can trade different futures contracts with separate…

Συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΕκτέλεση εντολώνΔιαχείριση κινδύνουBacktesting
vn.py

This guidance explains why AI-generated strategy logic, code, reviews, backtests, and parameter recommendations should be treated as research aids rather than final trading decisions. Outputs may contain errors or omissions, vary across models or settings,…

Μηχανική μάθησηBacktestingΔιαχείριση κινδύνου
vn.py

This example runs two existing futures strategies independently, using separate instruments, date ranges, trading costs, contract sizes, and capital settings. It then adds their result data frames, removes missing rows, and passes the combined data to a…

Συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςBacktestingΚατασκευή χαρτοφυλακίου
vn.py

This workflow demonstrates an equity prediction pipeline using CSI 300 constituent data, Alpha158 features, and a multilayer perceptron. It defines training, validation, and test periods, prepares constituent-filtered data, normalizes features using robust…

Αγορές ΚίναςΜετοχέςΜηχανική μάθησηBacktesting
vn.py

This documentation explains how to load and operate VeighNa’s CTA strategy module. It covers adding strategy instances, selecting contracts and parameters, loading historical data, restoring saved variables, subscribing to market data, and enabling automated…

Συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΕκτέλεση εντολώνΔιαχείριση κινδύνου
vn.py

This reference catalogs calculation functions available in the VeighNa Elite Trader CTA module. It groups common tools by their required inputs and outputs, covering moving averages, momentum and rate-of-change measures, volatility, trend strength and…

Τεχνικοί δείκτεςΣυμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΕκτέλεση εντολών
vn.py

The document explains how historical market data supports CTA strategy initialization, backtests, parameter optimization, and research. It outlines importing externally sourced data into a local environment and recommends checking file reliability, timestamp…

BacktestingΣυμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΔιαχείριση κινδύνου
vn.py

This guide describes a user interface for running execution algorithms and explains how to configure an order’s instrument, side, price, quantity, duration, interval, and open-or-close instruction. It focuses on order execution rather than deciding what to…

Εκτέλεση εντολώνΜικροδομή αγοράςΣυμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΔιαχείριση κινδύνου
vn.py

This operational guide explains how to connect a VeighNa Fusion account to a CTP futures interface and check that contract lookup, market-data subscription, and order functions are working. It outlines prerequisites such as obtaining the correct broker…

Συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΕκτέλεση εντολώνΜικροδομή αγοράς
vn.py

The document explains how VeighNa’s PaperAccount module simulates trading against live market data while keeping orders local. It supports limit, market, and stop orders, with configurable slippage for market and stop executions. Orders generally wait for…

Εκτέλεση εντολώνΜικροδομή αγοράςΔιαχείριση κινδύνουBacktesting
vn.py

This workflow demonstrates an end-to-end daily equity modeling process using CSI 300 constituents and vn.py’s AlphaLab tools. It loads constituent histories, builds an Alpha158 dataset, and divides observations into training, validation, and test periods.…

ΜετοχέςΜηχανική μάθησηΣτατιστικήBacktesting
vn.py

The document explains a plugin-based pre-trade risk module for VeighNa trading systems. Its built-in rules can cap active orders and daily order, cancel, and trade counts; detect repeated identical orders; limit order size or notional value; and validate…

Διαχείριση κινδύνουΕκτέλεση εντολώνΣυμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΑγορές Κίνας
vn.py

The document explains how VeighNa’s RPC service lets one trading process act as a server for separate client processes. Using ZeroMQ, the server accepts requests such as market-data subscriptions, orders, cancellations, and account queries, while…

Εκτέλεση εντολώνΜικροδομή αγοράςΔιαχείριση κινδύνου
vn.py

This notebook outlines an end-to-end equity alpha research workflow for CSI 300 constituents. It loads daily constituent data, constructs an Alpha158 dataset, divides observations into training, validation, and test periods, applies missing-label removal and…

ΜετοχέςΑγορές ΚίναςΜηχανική μάθησηBacktesting