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
Alphalens
Dokumentumok száma: 14
WonderTrader
Dokumentumok száma: 14
backtesting.py
Dokumentumok száma: 11
Technical Analysis
Dokumentumok száma: 9
QTPyLib
Dokumentumok száma: 8
QuantRocket
Dokumentumok száma: 7
Lumibot strategies
Dokumentumok száma: 7
Awesome Quant
Dokumentumok száma: 1

Keresés a könyvtárban

Dokumentumok száma: 12,226

SuperMind

This stock selection approach filters for shares associated with the metaverse theme, then checks for an upward-sloping 30-day moving average and sorts qualifying names by a measure of individual stock interest. The article presents this as a way to combine…

Kínai piacokRészvényekMomentumTechnikai indikátorok
SuperMind

This Chinese stock-selection note proposes screening for price amplitude above 1, large-order net-volume readings above 0.05 over at least three consecutive days, and then ranking by fund strength. It presents the combination as a short- to medium-term way…

RészvényekPiaci mikroszerkezetTechnikai indikátorokKínai piacok
SuperMind

This Chinese stock-screening note combines three ideas: rank stocks by volume ratio as a proxy for fund strength, require the previous day's adjusted turnover rate to exceed 8%, and look for a shortening MACD histogram on a 15-minute chart. It presents the…

RészvényekTechnikai indikátorokMomentumKínai piacok
SuperMind

This Chinese stock-selection note combines a turnover-rate range of 3% to 12% with a reversal pattern and a signal described as the start of a major advance. Its example formula adds a close-above-moving-average condition and platform-specific filters. The…

RészvényekTechnikai indikátorokMomentumKínai piacok
SuperMind

This short-term equity screen combines a large daily range, a recent strong up day, elevated current volume, and an opening price above the prior close. The stated lookback is 25 trading days for the strong-gain condition. The article describes the…

RészvényekTechnikai indikátorokMomentumKitörés
SuperMind

This stock screen combines an amplitude threshold with simultaneous crossovers among three moving-average pairs and at least one limit-up event during roughly the prior month. It is presented as a way to find shares showing strong recent movement and…

RészvényekTechnikai indikátorokMomentumKockázatkezelés
SuperMind

The post describes a stock screen requiring a ticker that begins with 60, turnover between 3% and 12%, and total market value above 200 million yuan. Its Python example retrieves listed-stock information, checks the ticker prefix, and then filters daily data…

RészvényekKínai piacok
SuperMind

This post outlines a stock selection screen based on three stated conditions: association with the metaverse theme, an upward-sloping 30-day moving average, and turnover between 2% and 9%. The accompanying indicator references and Python example illustrate…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorok
SuperMind

This document presents a short-term Chinese stock selection rule based on three market activity measures: turnover between 3% and 12%, first-level bid volume greater than ask volume, and a volume ratio between 1.5 and 6. It frames the turnover and order-book…

Kínai piacokRészvényekTechnikai indikátorokPiaci mikroszerkezet
SuperMind

This document describes a daily stock screen combining price movement and a basic valuation condition. It selects stocks with amplitude above 1, at least two limit-up events within the prior 500 days, and a positive P/E ratio. The rationale is that recent…

Kínai piacokRészvényekMomentumTechnikai indikátorok
SuperMind

This Chinese-language article proposes screening mainland-listed stocks for a turnover rate between 3% and 12%, excluding Beijing-listed shares, and requiring a rising-bottom pattern. Its accompanying Python example adds further filters, including excluding…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokKockázatkezelés
SuperMind

The document describes a Chinese equity screening rule combining three conditions: daily amplitude above a threshold, evidence of main-fund control on the previous day, and a close above the previous day’s low. It frames the combination as a way to find…

RészvényekTechnikai indikátorokKínai piacok
SuperMind

This stock screen selects companies associated with the metaverse concept, then applies a price condition and a relative-volume band. It requires the close to exceed the previous session’s low and volume relative to its five-session average to be above 1.5…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokKockázatkezelés
SuperMind

This Chinese equity screen combines three conditions: at least five moving averages are described as converging, the tradable share float is no more than 5.5 billion shares, and the ten-day return is positive but below 35%. The article frames this…

RészvényekMomentumTechnikai indikátorokKínai piacok
SuperMind

This stock screen combines turnover between 3% and 12% with seven consecutive sessions in which the closing price falls, then filters for a daily price change below 2.6% and above -5%. The article presents the rule as a way to find stocks after a sustained…

RészvényekÁtlaghoz visszatérésTechnikai indikátorokKínai piacok
SuperMind

This stock screen combines three daily price conditions: amplitude greater than 1%, an opening price within 5% of the 10-day moving average, and a current low below the previous day's low. The document includes formula and Python examples for calculating…

RészvényekTechnikai indikátorokVolatilitásKínai piacok
SuperMind

This equity screen targets stocks in the metaverse sector that recorded a limit-up move within the prior 25 days and whose opening price falls between 2% below and 5% above the reference close. The post describes selecting candidates before 10 a.m. for…

RészvényekKínai piacokMomentumKitörés
SuperMind

This stock screen combines a daily turnover rate between 3% and 12%, a positive change in the KDJ K value, and an indicator intended to identify institutional accumulation. The document provides formula and Python examples, with the Python version also…

RészvényekTechnikai indikátorokMomentumKínai piacok
SuperMind

The document explains the Crank–Nicolson implicit finite-difference scheme for solving the one-dimensional heat equation. It contrasts this approach with an explicit method that requires small time steps, describing Crank–Nicolson as averaging spatial…

Statisztika
SuperMind

The document proposes a stock screen combining three conditions: relatively large price amplitude, upward divergence in the day’s moving averages, and a limit-down price at the prior session’s 9:15 matching stage. The stated rationale is to find volatile…

Kínai piacokRészvényekTechnikai indikátorokÁtlaghoz visszatérés
SuperMind

This Chinese A-share stock screen selects shares with a daily high-low range above a stated threshold, while excluding Beijing-listed stocks and specified board categories. The article also describes a refinement that keeps prices close to a 60-period moving…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokKockázatkezelés
SuperMind

The document describes a Chinese stock selection screen that combines a 14-period RSI below 65, the product of percentage price change and an oversized-order net inflow measure above 1, and a circulating market capitalization between 5 billion and 10 billion…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokÁtlaghoz visszatérés