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
Quantpedia
Dokumentumok száma: 86
TqSdk
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: 1,124

Machine Learning for Trading

The document demonstrates a VectorBT workflow for a long-only Bitcoin RSI mean-reversion rule. It calculates RSI from daily close prices, enters when the prior day’s reading falls below a lower threshold, and exits when it exceeds an upper threshold.…

KriptovalutákÁtlaghoz visszatérésTechnikai indikátorokVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook builds N-BEATS for forecasting SPY closing prices. Fully connected blocks process a complete lookback window and each produces a backcast, which is subtracted before the next block, and a forecast for the future horizon. Constrained blocks use…

Gépi tanulásRészvényekStatisztikaVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

The document describes end-to-end pipelines for combining historical and recent equity data and preparing hourly crypto perpetual data. Its central example stitches WikiPrices and Yahoo observations at their coverage boundary, validates OHLC data and…

Több eszközosztályStatisztikaKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This notebook presents a structured state record for research agents that preserves a run's question, cutoff, evidence, unresolved questions, tool history, quality-gate results, and synthesis status. It distinguishes this state from a conversation trace: the…

Gépi tanulásStatisztikaKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This tutorial explains how to detect and prevent lookahead bias in ETF and macroeconomic data. It demonstrates that centered moving averages use future observations, while a simple correlation between a feature's level and next-period return can miss…

VisszatesztelésStatisztikaRészvényekAmerikai piacok
Machine Learning for Trading

The document evaluates how trading costs change the validation performance of one previously selected S&P 500 equity and options allocation. It sweeps one-way charges as a fraction of traded value and compares them with a flat per-share commission and…

RészvényekOpciókVisszatesztelésMegbízások végrehajtása
Machine Learning for Trading

The notebook trains a vanilla autoencoder on standardized hourly returns for a group of crypto perpetual markets. Its encoder compresses the cross-asset return vector into a two-dimensional latent representation, and its decoder reconstructs the input. The…

KriptovalutákLejárat nélküli határidős ügyletekGépi tanulásVolatilitás
Machine Learning for Trading

This notebook uses correlation-based principal component analysis on sector ETF returns to describe common risk factors and sector rotation. Standardizing returns gives each sector unit variance before decomposition, reducing the chance that a more volatile…

RészvényekFaktoralapú befektetésStatisztikaPortfólióépítés
Machine Learning for Trading

The notebook compares Monte Carlo dropout and deep ensembles as ways to estimate uncertainty around daily ETF return forecasts. Dropout remains active across repeated predictions, while ensemble members are separately trained; the spread of predictions from…

Gépi tanulásStatisztikaKockázatkezelésPozícióméretezés
Machine Learning for Trading

This audit compares multiple backtesting engines on shared historical inputs for ETF allocation, CME futures, crypto perpetuals with funding, foreign exchange, and US equities. Each supported pair receives the same content-addressed market data and frozen…

VisszatesztelésMegbízások végrehajtásaTöbb eszközosztályHatáridős ügyletek
Machine Learning for Trading

This notebook surveys methods for detecting changes in a financial time series, using SPY as an example. It contrasts the Zivot–Andrews test, which estimates one break while testing a unit-root hypothesis, with PELT and binary segmentation, which partition a…

RészvényekStatisztikaGépi tanulásKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates a pretrained financial sentiment model on FinMarBa headlines and explains why the result is not a clean test of sentiment transfer. FinBERT was trained against human judgments of text sentiment, while FinMarBa’s negative, neutral, and…

Gépi tanulásPiaci hangulatRészvényekStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook implements a long-only RSI mean-reversion rule for BTC/USDT perpetuals using an event-driven backtesting engine. It aggregates intraday bars into UTC daily OHLCV data, computes a rolling gain-and-loss RSI, enters when the indicator falls below…

KriptovalutákLejárat nélküli határidős ügyletekÁtlaghoz visszatérésTechnikai indikátorok
Machine Learning for Trading

This notebook explains a principal-component baseline for forecasting CME futures returns. PCA is fitted to the training fold’s product-return panel, so its components represent co-movement directions across contracts rather than compressed carry, momentum,…

Határidős ügyletekFaktoralapú befektetésStatisztikaVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook compares weekly-grid sequence models for predicting the same five-session forward return used on a daily grid. Sampling on Fridays makes that label approximately a one-step-ahead target, allowing a direct regression formulation to be compared…

RészvényekGépi tanulásVisszatesztelésStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook builds a retrieval-augmented research assistant over excerpts from US company 10-K filings. It loads filings, splits text into sentence windows, embeds the chunks with a local model, and indexes them for similarity search. The demonstrated run…

Gépi tanulásRészvényekStatisztika
Machine Learning for Trading

This document describes how to select a frozen set of equities for validation and holdout backtests using an estimated round-trip trading cost. The proxy combines estimated per-share costs relative to mean share price with twice the median half-spread, both…

RészvényekMegbízások végrehajtásaPiaci mikroszerkezetVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This exploratory analysis profiles a daily panel of exchange-traded funds across nine groups. It checks symbol coverage through time, compares the panel against the classification dictionary, reviews nulls and zero-volume observations, and evaluates…

RészvényekPortfólióépítésMegbízások végrehajtásaKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates training a generative adversarial network on daily ETF features with differential privacy. It introduces the privacy guarantee and budget, then uses Opacus to clip each sample's discriminator gradient before aggregating gradients…

Gépi tanulásStatisztikaRészvényekKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This notebook applies TabM, a weight-sharing neural ensemble, to stock-return targets built from equity-option features. Its members use a common two-layer network backbone, with separate activation scaling vectors and output heads whose predictions are…

RészvényekOpciókGépi tanulásVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook explains how to construct forward price-return labels for an eight-hourly crypto perpetuals panel. It shifts bar-open timestamps to the time completed-bar data becomes available, then calculates future returns on the contract price series…

KriptovalutákLejárat nélküli határidős ügyletekÁtlaghoz visszatérésStatisztika
Machine Learning for Trading

This dataset note describes a diversified collection of exchange traded funds used in a momentum strategy and a broader sequence of financial research examples. It provides daily open, high, low, close, and volume observations beginning in 2006, grouped…

Több eszközosztályRészvényekKötvénypiacÁrupiacok
Machine Learning for Trading

This chapter surveys ways to generate synthetic financial data and how to decide whether the output is useful. It starts from the limited number of realized market paths and the risk that repeated strategy searches inflate apparent backtest performance. It…

Gépi tanulásStatisztikaVisszatesztelésKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This case study compares declared fixed and trailing stop rules for FX positions. It first selects one parent strategy per label from a sealed validation cohort, then varies only the position risk rule. Because stops respond to price movements within a…

DevizapiacKockázatkezelésVisszatesztelésPozícióméretezés