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
WonderTrader
14 έγγραφα
Alphalens
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

511 έγγραφα

QuantInsti blog

This tutorial uses simulated data generated from a second-order relationship with normally distributed noise to explain model underfitting, overfitting, and the bias–variance tradeoff. It divides the observations into training and test sets, fits polynomial…

Μηχανική μάθησηΣτατιστικήBacktesting
QuantInsti blog

This introductory guide explains how financial markets connect buyers and sellers, how participants access exchanges through brokers or direct market access, and what instruments trade there. It introduces stocks and the distinction between primary and…

Πολλαπλές κατηγορίες περιουσιακών στοιχείωνΜετοχέςΑποτίμηση παραγώγωνΜικροδομή αγοράς
QuantInsti blog

This guide describes a trend-following method that calculates short- and long-window moving averages on the Nifty index, then uses their crossovers to signal long call option trades. It outlines a Python workflow: obtain index and option data, combine the…

Δικαιώματα προαίρεσηςΣυμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΑκολούθηση τάσηςΤεχνικοί δείκτες
QuantInsti blog

Steven Downey describes using quantitative research to test investment beliefs rather than accepting them without evidence. His examples include examining whether gold behaves as an inflation hedge, whether oil and an energy company’s shares are related, and…

ΣτατιστικήBacktestingΜηχανική μάθησηΠολλαπλές κατηγορίες περιουσιακών στοιχείων
QuantInsti blog

The project proposes a daily allocation strategy across stocks in India’s Nifty Bank index. It uses three dynamic linear neural network models: one estimates the probability of a positive next-day return, while two estimate return size conditional on…

ΜετοχέςΜηχανική μάθησηΚατασκευή χαρτοφυλακίουBacktesting
QuantInsti blog

Tomás García-Purriños describes a medium- to long-term approach to multi-asset investing that combines technical indicators with fundamental measures, especially macroeconomic data, and indicators of investor sentiment and market flows. He argues that no…

Πολλαπλές κατηγορίες περιουσιακών στοιχείωνΤεχνικοί δείκτεςΕπενδυτικό κλίμαΔιαχείριση κινδύνου
QuantInsti blog

This tutorial introduces quantmod as an R environment for exploring market data and prototyping quantitative analyses. Using Apple stock as its example, it demonstrates fetching historical OHLCV data, viewing observations, charting prices and volume,…

ΜετοχέςΤεχνικοί δείκτεςΣτατιστικήBacktesting
QuantInsti blog

The document explains the chain rule for differentiating a function built from nested functions. If one quantity depends on an intermediate quantity, which itself depends on an input, the overall rate of change is found by multiplying the relevant…

Μηχανική μάθησηΣτατιστική
QuantInsti blog

Forward propagation carries input data through a neural network to produce an output. At each layer, neurons combine inputs with weights and biases, apply an activation function, and pass the resulting values onward. The article introduces this process using…

Μηχανική μάθησηΣτατιστικήBacktestingΔιαχείριση κινδύνου
QuantInsti blog

This project outlines a statistical arbitrage approach to trading cryptocurrency perpetual contracts on Binance. It screens contract price series for stationarity and cointegration, then forms a spread between a selected pair and uses deviations from the…

ΚρυπτονομίσματαΑέναα συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΣυναλλαγές ζευγώνΕπαναφορά στον μέσο όρο
QuantInsti blog

The document explains how to measure realized portfolio performance and examine where returns came from. It distinguishes a single-period return calculation, which adjusts for external cash flows at the period boundaries, from two methods for handling cash…

Κατασκευή χαρτοφυλακίουΣτατιστικήΔιαχείριση κινδύνου
QuantInsti blog

This study examines whether LSTM recurrent neural networks can classify the direction of near-term SPY returns from historical daily returns. Its base model uses sequential return inputs, stacked LSTM layers, dropout and batch normalization, and predicts…

ΜετοχέςΜηχανική μάθησηΣτατιστικήBacktesting
QuantInsti blog

This article shows how to simulate ARMA processes in R, inspect autocovariance and autocorrelation behavior, and use those models in a simple equity strategy. It describes using an ARIMA function from an R forecasting library for simulation and plotting…

ΜετοχέςΣτατιστικήΕπαναφορά στον μέσο όροBacktesting
QuantInsti blog

The document explains a long call butterfly, a defined-risk options position intended for conditions where little movement is expected in the underlying. It combines a long lower-strike call, two short calls at the middle strike, and a long higher-strike…

Δικαιώματα προαίρεσηςΑποτίμηση παραγώγωνΔιαχείριση κινδύνου
QuantInsti blog

The article explains standard deviation as the square root of variance and a measure of how dispersed observations are around their mean. It distinguishes population and sample calculations, describing Bessel’s correction for samples, and notes that standard…

ΣτατιστικήΜεταβλητότηταΔιαχείριση κινδύνουΚατασκευή χαρτοφυλακίου
QuantInsti blog

This beginner overview explains why foreign exchange exists, how currency systems evolved from barter and gold-backed notes to floating currencies, and how the FX market supports conversion and trading. It describes currency pairs as relative prices,…

ΣυνάλλαγμαΔιαχείριση κινδύνουΚαθορισμός μεγέθους θέσης
QuantInsti blog

The article explains two ways to combine decision trees to address weaknesses such as noise, underfitting, and overfitting. Bagging trains trees independently on bootstrap samples drawn with replacement, then averages regression outputs or uses the majority…

Μηχανική μάθησηΣτατιστικήBacktesting
QuantInsti blog

The article lays out a sequence for moving a trading idea toward live use: form a hypothesis, code it, backtest it, test it forward, paper trade, and then consider live trading. It recommends obtaining reliable market data, since missing values and…

BacktestingΔιαχείριση κινδύνουΕκτέλεση εντολώνΜετοχές
QuantInsti blog

This overview introduces Python’s role in quantitative trading, from working with market data and technical indicators to building strategy prototypes, backtests, and supporting risk or execution systems. It describes the language’s open-source scientific…

BacktestingΤεχνικοί δείκτεςΣτατιστικήΕκτέλεση εντολών
QuantInsti blog

This tutorial explains how to prepare market data for classification and regression decision trees. It uses daily E-mini S&P 500 futures data and constructs predictors from exponential moving averages, average true range, average directional index, relative…

Συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΜηχανική μάθησηΤεχνικοί δείκτεςBacktesting
QuantInsti blog

This project describes a simple web tool for exploring how rule-based trend-following strategies might perform before implementation. Users select a ticker, view closing prices and indicators such as simple moving averages and Bollinger Bands, then define…

Ακολούθηση τάσηςΤεχνικοί δείκτεςBacktesting
QuantInsti blog

This overview describes the spread of algorithmic trading across firms and markets, emphasizing speed, automation, and reduced reliance on manual decisions. It surveys drivers and enabling technologies, including machine learning, artificial intelligence,…

Μηχανική μάθησηΣυναλλαγές υψηλής συχνότηταςΕκτέλεση εντολώνΜικροδομή αγοράς
QuantInsti blog

This tutorial explains vector autoregression for modeling multiple time series together. It discusses stationarity checks using augmented Dickey-Fuller tests, differencing nonstationary series, and selecting a common lag order with information criteria.…

ΜετοχέςΣτατιστικήBacktestingΚατασκευή χαρτοφυλακίου
QuantInsti blog

This tutorial introduces Bokeh as a Python tool for interactive browser-based plots and dashboards. It distinguishes server-connected plots, whose data can update the interface, from standalone plots, which still support interactions such as linked…

ΜετοχέςΤεχνικοί δείκτεςΣτατιστική