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
Διαλέξεις Quantopian
45 έγγραφα
Binance API docs
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

1,124 έγγραφα

Machine Learning for Trading

This notebook adapts Diffusion-TS to generate synthetic daily ETF return sequences. Its denoiser predicts the original series and decomposes that prediction into a polynomial trend, selected Fourier components, and a residual. A combined time-domain and…

Μηχανική μάθησηΜεταβλητότηταΣτατιστικήΠολλαπλές κατηγορίες περιουσιακών στοιχείων
Machine Learning for Trading

This notebook builds a monitoring workflow for a deployed financial model using real holdout artifacts. It checks that incoming feature data is populated and structurally valid before measuring drift, then compares reference and current windows. Feature…

Μηχανική μάθησηΣτατιστικήΔιαχείριση κινδύνουΜετοχές
Machine Learning for Trading

This notebook introduces vectorized backtesting with VectorBT through a long-only RSI mean-reversion rule on Bitcoin perpetual market data. It calculates a close-based RSI, enters when the prior day’s reading is below a lower threshold, and exits when it is…

ΚρυπτονομίσματαΑέναα συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΕπαναφορά στον μέσο όροΤεχνικοί δείκτες
Machine Learning for Trading

This notebook connects position sizing with analysis of maximum adverse and favorable excursions. It demonstrates fixed-fractional sizing, where shares are determined by a per-trade risk budget and entry-to-stop distance, subject to a concentration cap. It…

Καθορισμός μεγέθους θέσηςΔιαχείριση κινδύνουΜεταβλητότηταBacktesting
Machine Learning for Trading

This notebook explains how to interpret Ridge regression forecasts for an ETF panel with SHAP. For a linear model, each feature’s attribution is its coefficient times the feature’s deviation from its training-background mean, so the attributions can be…

Μηχανική μάθησηΣτατιστικήΜετοχέςBacktesting
Machine Learning for Trading

This notebook compares two methods for estimating bid-ask spreads when historical data contains daily open, high, low, close, and volume but no quotes. Corwin-Schultz separates spread from volatility by comparing daily and two-day high-low ranges, relying on…

Μικροδομή αγοράςΕκτέλεση εντολώνΣτατιστικήΔιαχείριση κινδύνου
Machine Learning for Trading

This notebook presents a workflow for turning SEC annual and quarterly filings into structured text suitable for later sentiment, topic, and embedding analysis. It maps desired sections to form-specific item numbers, emphasizing that management discussion…

ΜετοχέςΕπενδυτικό κλίμαΣτρατηγικές βάσει γεγονότωνΣτατιστική
Machine Learning for Trading

This notebook explains how a conditional autoencoder extends an instrumented principal component model: a neural network maps stock characteristics to factor exposures, while the model retains the same exposure-times-factor-return structure. It fits the…

ΜετοχέςΕπενδύσεις βάσει παραγόντωνΜηχανική μάθησηBacktesting
Machine Learning for Trading

This study screens financial and GJR-GARCH volatility features against forward equity returns. For each session, it calculates the rank correlation across stocks between a feature and subsequent returns, then assesses average association, consistency across…

ΜετοχέςΔικαιώματα προαίρεσηςΣτατιστικήΜηχανική μάθηση
Machine Learning for Trading

This reference describes two financial news corpora used for sentiment analysis, text-feature development, and experiments linking news to returns. FNSPID connects headlines with stock tickers and covers a broad historical span; a smaller sample is available…

ΜετοχέςΕπενδυτικό κλίμαΜηχανική μάθησηΣτατιστική
Machine Learning for Trading

The document derives European call and put prices under Black-Scholes, checks their relationship through put-call parity, and computes implied volatility by numerically solving for the volatility that matches an observed option price. It also defines Delta,…

Δικαιώματα προαίρεσηςΑποτίμηση παραγώγωνΜεταβλητότηταΔιαχείριση κινδύνου
Machine Learning for Trading

This notebook compares six allocation methods on crypto perpetual strategies that have already passed a baseline selection funnel. It keeps each strategy’s predictions and entry rules fixed, then changes how capital is assigned: one allocator uses model…

ΚρυπτονομίσματαΑέναα συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσηςΚαθορισμός μεγέθους θέσηςΚατασκευή χαρτοφυλακίου
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates deep hedging for a short European call. It simulates underlying price paths with geometric Brownian motion, calculates Black-Scholes delta as a benchmark, and trains a semi-recurrent neural network to choose hedge positions. The…

Δικαιώματα προαίρεσηςΜηχανική μάθησηΔιαχείριση κινδύνουΑποτίμηση παραγώγων
Machine Learning for Trading

This module defines how a holdout selection field is assembled across validation stages and strategy labels. It addresses discrepancies that can make frozen candidate sets and live reconstruction select different configurations, or cause later analysis to…

BacktestingΔιαχείριση κινδύνουΚατασκευή χαρτοφυλακίουΣτατιστική
Machine Learning for Trading

This feature-engineering module prepares daily price data for systematic macro portfolio models. It creates horizon returns scaled by estimated volatility, several multi-scale MACD signals, and rolling z-scores of log prices. The return horizons can use a…

Πολλαπλές κατηγορίες περιουσιακών στοιχείωνΟρμήΑκολούθηση τάσηςΜεταβλητότητα
Machine Learning for Trading

This notebook shows how to test whether four managed-portfolio strategies add explanatory power for SPY returns after controlling for broad movements captured by ten principal components. The candidate portfolios rank ETFs by recent momentum, low volatility,…

ΜετοχέςΜηχανική μάθησηΣτατιστικήΔιαχείριση κινδύνου
Machine Learning for Trading

This document describes a workflow for turning quarterly SEC 13F bulk filings into an institutional holdings panel. It selects the latest filing per manager by filing date, uses CUSIP rather than filer-entered company names to identify securities, and…

ΜετοχέςΑγορές ΗΠΑΣτατιστικήΕπενδυτικό κλίμα
Machine Learning for Trading

The document explains instrumented principal component analysis for modeling ETF returns. Unlike ordinary PCA, which assigns each fund fixed factor exposures, IPCA makes each fund’s exposures a shared linear function of its observable features. It estimates…

ΜετοχέςΕπενδύσεις βάσει παραγόντωνΜηχανική μάθησηΣτατιστική
Machine Learning for Trading

This notebook uses NASDAQ ITCH trade records to examine how volume and trading activity vary through the regular session. It resamples trades into time bars, compares price and volume for representative high-, medium-, and low-activity stocks, then…

ΜετοχέςΜικροδομή αγοράςΣτατιστικήΤεχνικοί δείκτες
Machine Learning for Trading

This notebook compares predictive models for ranking NASDAQ-100 stocks by their next 15-minute return using intraday microstructure information such as spreads, depth imbalance, signed volume, and price impact. It selects one representative prediction set…

ΜετοχέςΜηχανική μάθησηΣτατιστικήΜικροδομή αγοράς
Machine Learning for Trading

This notebook derives Kelly sizing for a binary wager by maximizing expected log wealth, then illustrates how stake size changes the distribution of simulated wealth paths. It extends the framework to continuous returns and multi-asset portfolios, where the…

Καθορισμός μεγέθους θέσηςΔιαχείριση κινδύνουΚατασκευή χαρτοφυλακίουΣτατιστική
Machine Learning for Trading

This evaluation screens option-surface, price-derived, and conditional-volatility features against forward equity returns. For each session it computes a cross-sectional rank correlation between feature values and subsequent returns, then examines the time…

ΜετοχέςΔικαιώματα προαίρεσηςΣτατιστικήΜηχανική μάθηση
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates a previously selected ETF strategy on a reserved holdout period. It retrieves the matching predictions from their training identity and checkpoint, applies the strategy specification and trading costs established earlier, and…

BacktestingΚατασκευή χαρτοφυλακίουΔιαχείριση κινδύνουΚαθορισμός μεγέθους θέσης
Machine Learning for Trading

This module explains how to prepare historical S&P 500 prices when ticker symbols can refer to different securities over time. It applies corporate-action adjustment factors, tracks security identifiers, and marks identity boundaries. Return calculations are…

ΜετοχέςΑγορές ΗΠΑBacktestingΕκτέλεση εντολών