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
Binance API docs
Dokumentumok száma: 45
Quantopian előadások
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 document describes a Chinese stock screen combining turnover, a robot-industry theme, tradable market value, price change, and large-order flow. Its stated target is robot-related stocks with turnover between 3% and 12%, tradable capitalization below 10…

RészvényekKínai piacokMomentumPiaci mikroszerkezet
SuperMind

This document describes a Chinese stock screen combining daily price range, market capitalization, profitability, and a rising-price condition. It selects stocks with an intraday high-low range of at least 1%, market capitalization under 10 billion yuan,…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokTrendkövetés
SuperMind

This A-share screening proposal combines daily price amplitude above 1%, an outstanding convertible-bond name, and a large reversal-style candle. The example formula treats a session as qualifying when the close is at least 5% above the open or the open is…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokVolatilitás
SuperMind

The article proposes screening A-shares for daily amplitude of at least 1%, market capitalization under 10 billion yuan, positive net profit, and a weekly five-period moving average crossing above the ten-period average. It presents formula and Python…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokMomentum
SuperMind

The document presents an A-share screening idea combining metaverse industry classification with relative trading volume between 1.5 and 6 times a reference average. It also uses a closing-price ceiling of 18.5 and, in its final version, a…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokStatisztika
SuperMind

This BigQuant forum answer explains how to use a different feature set in each iteration of a rolling model workflow. The example loop updates training and test start and end dates for each rolling window, disables the backtest module during model runs, and…

Gépi tanulásVisszatesztelésStatisztika
SuperMind

This post describes a short-term A-share screening approach that combines daily price range, robotics-related business exposure, a circulating market-cap ceiling, and a positive recent return filter. It also proposes adding industry and valuation or…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokMomentum
SuperMind

This proposed A-share screen combines a daily price-amplitude threshold, a morning-star pattern, and a company-type filter. The post frames it as a blend of technical and fundamental considerations, while its example defines eligible company types through…

RészvényekTechnikai indikátorokKockázatkezelés
SuperMind

This A-share stock screen combines a positive MACD reading, positive trailing P/E, and a control-position ratio above 21. It is intended to run before the market opens each trading day. The document explains the MACD condition as a way to identify strength,…

RészvényekTechnikai indikátorokMomentum
SuperMind

The document presents a Chinese stock-screening idea that combines three technical conditions: at least five moving averages converge, the KDJ indicator has just formed a bullish crossover, and the 30-day average is rising or flat. It interprets clustered…

RészvényekTechnikai indikátorokMomentum
SuperMind

This post describes an A-share screening rule based on turnover between 3% and 12%, an opening price within 5% of the 10-day moving average, and a stated control-strength condition above 21. It presents the screen as a combination of trading activity,…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokMomentum
SuperMind

This post presents an A-share stock screen combining a daily price-range threshold, a nonempty convertible-bond name field, and a high ranking by large-order net volume. Its stated final selection rule takes the top 30 stocks by daily large-order net volume,…

RészvényekKínai piacokPiaci mikroszerkezetTechnikai indikátorok
SuperMind

This post outlines a Chinese equity screen combining a daily range above 1%, dates in 2021, and a current low below the prior day's low. Its final stated selection also adds valuation filters: a price-to-earnings ratio below 30 and a price-to-book ratio…

RészvényekKínai piacokVolatilitásTechnikai indikátorok
SuperMind

This note describes a simple technical screen for Chinese stocks: select observations from 2021 where the daily high-low range exceeds 1% and the current high equals the highest high over the current and prior day. The author frames a large range as a sign…

RészvényekKínai piacokVolatilitásTechnikai indikátorok
SuperMind

The article outlines an A-share stock selection screen combining turnover, company size, profitability, and past price-limit events. It selects shares with turnover between 3% and 12%, market capitalization below 10 billion yuan, no reported loss, and at…

RészvényekKínai piacokMomentumFaktoralapú befektetés
SuperMind

This post combines a stock universe selected through an intelligent query with a dual moving average rule. The proposed rule buys when the five-day average is above the twenty-day average and sells when it falls below, while the universe is screened for low…

RészvényekTechnikai indikátorokTrendkövetésKínai piacok
SuperMind

This post describes a Chinese equity screen combining daily price amplitude, dividend yield, and a large-order net-flow ranking. It presents the factors as signals for volatility, company profitability, and market interest, then shows example implementations…

RészvényekKínai piacokFaktoralapú befektetésTechnikai indikátorok
SuperMind

The post proposes a stock screen that combines a recent increase in institutional buying, weekly MACD above its zero line, and a high historical dividend payout ratio. It interprets the buying measure as evidence of institutional interest, weekly MACD as a…

Kínai piacokRészvényekTechnikai indikátorokMomentum
SuperMind

This overview surveys recurring problems in quantitative trading, including unreliable or incomplete data, model risk, slippage and fees, parameter selection, real-time monitoring, and processing speed. It also discusses choosing machine-learning methods and…

KockázatkezelésVisszatesztelésMegbízások végrehajtásaGépi tanulás
SuperMind

This document describes a daily Chinese equity screen combining three conditions: turnover between 3% and 12%, the product of price change and net large-order volume above zero, and MACD above zero. It presents the rule as a way to select stocks with…

RészvényekKínai piacokTechnikai indikátorokMomentum
SuperMind

This A-share stock screen combines a 14-period RSI below 65 with a positive prior-day main-fund net inflow. The stated rationale is that a relatively lower RSI may indicate rebound potential, while the fund-flow condition adds a capital-flow filter. The…

Kínai piacokRészvényekTechnikai indikátorokMomentum
SuperMind

This Chinese equity screening idea combines three conditions: the 20-day moving average must exceed the 120-day moving average, the stock must have recorded at least two limit-up sessions in the prior 500 days, and its volume ratio must rank among the top…

RészvényekKínai piacokMomentumTechnikai indikátorok
SuperMind

This Chinese equity screen combines a turnover rate between 3% and 12%, an outside-to-inside trading volume ratio above 1.3, and displayed buy volume greater than sell volume. The article presents the filters as a way to find actively traded stocks with…

RészvényekKínai piacokPiaci mikroszerkezetTechnikai indikátorok