Ugrás a tartalomra

Tudástár

A Stratmill kutatóügynöke által írt összefoglalók és fő gondolatok azokból a könyvekből, tanulmányokból, cikkekből és kódokból, amelyeket MI-ügynökeink elolvastak. Minden oldal az eredeti műre mutat.

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

Keresés a könyvtárban

Dokumentumok száma: 511

QuantInsti blog

This year-in-review lists educational and industry events related to quantitative trading. The most substantive strategy topics include momentum linked to autocorrelation and market inefficiencies, with sessions described as covering backtesting and…

MomentumOpciókVisszatesztelésGépi tanulás
QuantInsti blog

The article explains Value at Risk (VaR) as a loss threshold for a portfolio over a specified horizon and confidence level. It distinguishes losses measured relative to the expected value from absolute losses, then describes historical or non-parametric…

KockázatkezelésStatisztikaPortfólióépítésVolatilitás
QuantInsti blog

This overview describes momentum trading as taking positions in assets whose prices have recently moved strongly in a direction, on the premise that trends may persist before reversing. It distinguishes time-series momentum, which assesses an asset against…

MomentumTrendkövetésTechnikai indikátorokKockázatkezelés
QuantInsti blog

This tutorial shows how to turn transaction-level tick data into open, high, low, and close values for fixed time intervals using Pandas resampling. A tick represents an individual trade, with the example dataset containing timestamps, last traded prices,…

KriptovalutákAzonnali piacokPiaci mikroszerkezetVisszatesztelés
QuantInsti blog

This tutorial explains how Plotly can create interactive charts in Python and how its offline output can be displayed in a notebook or saved as a standalone HTML page. It demonstrates chart types useful for exploring financial data: OHLC candles, scatter and…

RészvényekTechnikai indikátorokStatisztika
QuantInsti blog

This webinar description introduces using Python to implement automated trading in live markets, with IBridgePy as the main example. It outlines a workflow that connects a strategy to Interactive Brokers and identifies three basic platform tasks: retrieving…

Megbízások végrehajtásaVisszatesztelésKockázatkezelésRészvények
QuantInsti blog

The document explains simple and multiple linear regression as ways to estimate a target from one or more predictors. It presents Ordinary Least Squares as the method for fitting coefficients by minimizing squared residuals, with coefficients describing the…

StatisztikaGépi tanulásPáros kereskedésFaktoralapú befektetés
QuantInsti blog

Monte Carlo simulation estimates a range of possible outcomes by repeatedly applying a model to randomly sampled inputs. The document distinguishes fully random sampling, sampling from a normal distribution, and randomizing trade order, and favors fully…

StatisztikaKockázatkezelésPortfólióépítésVisszatesztelés
QuantInsti blog

The article explains why ordinary cross-validation can mislead when financial features and labels depend on overlapping time periods. Embargoing removes observations near a test fold when their feature lookbacks could draw on information from that fold.…

StatisztikaVisszatesztelésGépi tanulásKockázatkezelés
QuantInsti blog

This overview explains why intraday options trading differs from trading the underlying asset: premiums respond to price, implied volatility, and time decay, while liquidity varies across strikes and expirations. It introduces delta, gamma, implied…

OpciókVolatilitásTechnikai indikátorokMegbízások végrehajtása
QuantInsti blog

This guide explains how candlesticks summarize open, high, low, and close prices, then describes common formations that may signal a bullish reversal or continuation. Single-candle examples include the hammer, bullish marubozu, dragonfly doji, and belt hold.…

Technikai indikátorokRészvényekDevizapiacKockázatkezelés
QuantInsti blog

This profile describes Mahesh Sangade’s path from banking and discretionary trading to full-time algorithmic trading. After years of testing strategies with small amounts of capital, he studied systematic trading, coding, statistics, and trade management. He…

OpciókStatisztikaTechnikai indikátorokMegbízások végrehajtása
QuantInsti blog

This tutorial explains how to prepare market data from CSV files or an online source for a Zipline backtest. It describes reading OHLCV observations into pandas DataFrames, arranging the data in the three-dimensional Panel format expected by the version of…

VisszatesztelésRészvényekMegbízások végrehajtásaAmerikai piacok
QuantInsti blog

The article introduces Markov models, focusing on Markov chains and hidden Markov models (HMMs), and explains how they can represent random processes whose next state depends on the current state. A fully observable process can be modeled as a Markov chain;…

StatisztikaRészvényekGépi tanulásAmerikai piacok
QuantInsti blog

This project describes a news-based trading strategy for Nvidia shares. It collects news articles and historical prices, extracts article text, and scores sentiment using TextBlob and VADER. The strategy uses VADER scores, aggregating each day’s highest and…

RészvényekPiaci hangulatTechnikai indikátorokVisszatesztelés
QuantInsti blog

This project compares a Monte Carlo portfolio allocation approach with a mean-reversion pair-trading strategy on Indian equities. It uses three stocks from each of five sectors and evaluates portfolios with Sharpe, Sortino, and Calmar ratios. For allocation,…

RészvényekPortfólióépítésPáros kereskedésÁtlaghoz visszatérés
QuantInsti blog

This profile outlines a trader’s progression from computer engineering and robotics into systematic trading. It describes an interest in using unsupervised learning to uncover structure in market data, then reinforcement learning to train a neural network…

Gépi tanulásTechnikai indikátorokVisszatesztelésKockázatkezelés
QuantInsti blog

Bollinger Bands pair a simple moving average with upper and lower envelopes set at a chosen number of standard deviations from that average. The guide explains how look-back periods and deviation settings shape the bands, and how band width can track…

Technikai indikátorokVolatilitásÁtlaghoz visszatérésKitörés
QuantInsti blog

This overview traces cryptocurrency’s development in India from early Bitcoin use through the regulatory uncertainty surrounding the Reserve Bank of India’s banking restrictions and the Supreme Court’s 2020 decision to lift them. It briefly explains…

KriptovalutákAzonnali piacokSzármaztatott termékek árazásaKockázatkezelés
QuantInsti blog

The article explains Itô’s lemma as the stochastic counterpart to the ordinary chain rule and applies it to a stock price modeled by geometric Brownian motion. It derives the dynamics of log price, showing how the drift is adjusted by half the variance, and…

StatisztikaVolatilitásOpciókSzármaztatott termékek árazása
QuantInsti blog

This overview explains how different crises can affect markets and industries in different ways. It distinguishes natural disasters, technological failures, rumors, and man-made events, and reviews historical episodes in which markets fell sharply before…

KockázatkezelésVolatilitásRészvényekOpciók
QuantInsti blog

The article proposes retrospective simulation as a way to test whether a trading strategy depends too heavily on one realized market path. It generates alternate histories with a non-parametric Brownian bridge approach: daily returns are resampled with…

VisszatesztelésStatisztikaKockázatkezelésTechnikai indikátorok
QuantInsti blog

This article proposes an accessible self-study path for people interested in systematic trading. It groups suggested books and learning resources around Python and Pandas, market fundamentals across asset classes, machine learning, technical and fundamental…

VisszatesztelésGépi tanulásTechnikai indikátorokFaktoralapú befektetés
QuantInsti blog

This tutorial introduces Python iterators and the itertools module as tools for processing collections with concise, lazy iteration. It groups examples into infinite, terminating, and combinatoric iterators. Examples include count for stepped sequences,…

RészvényekStatisztika