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: 1,124

Machine Learning for Trading

This tutorial constructs a continuous futures series from individual ES contracts. It identifies the front month using trading volume, with a monotonic roll constraint, and compares volume-based switching with calendar-based timing. It explains why outright…

Határidős ügyletekVisszatesztelésStatisztikaMegbízások végrehajtása
Machine Learning for Trading

This notebook turns a real supply-chain knowledge graph and institutional 13F holdings into machine-learning features. It derives network measures such as centrality and dependency indicators, estimates supplier concentration and competitive exposure, and…

Gépi tanulásRészvényekPortfólióépítésStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook examines AAPL trade and quote records during the March 16, 2020 market crash to show how market microstructure changes under stress. It filters the tape to regular trading hours, distinguishes trade prints from national best bid and offer…

RészvényekPiaci mikroszerkezetMegbízások végrehajtásaVolatilitás
Machine Learning for Trading

This tutorial builds a monthly ETF rotation simulator using a trailing risk-adjusted momentum ranking and a Treasury yield-curve regime filter. At each month-end, the rule ranks ten funds using their recent price history; risk-on months hold the top three…

VisszatesztelésMomentumPortfólióépítésMegbízások végrehajtása
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates an operational cycle for an ETF prediction strategy: refresh market data, recompute financial features, retrain a Ridge model, save deployment artifacts, generate current cross-sectional predictions, replay the predictions through…

RészvényekGépi tanulásMegbízások végrehajtásaVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook compares LightGBM with a minimal multilayer perceptron, TabM, and optionally TabPFN for cross-sectional ETF return prediction. Models are evaluated on shared walk-forward folds using rank information coefficient, with chronological validation…

Gépi tanulásRészvényekStatisztikaVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook develops a framework for translating market activity into modeled trading costs and strategy capacity. It introduces the square-root impact model, identifies volatility and average daily volume as key inputs, and distinguishes quantities…

Piaci mikroszerkezetMegbízások végrehajtásaKockázatkezelésPozícióméretezés
Machine Learning for Trading

This document compares four equity market data sources for studying trades, quotes, and limit order books: AlgoSeek TAQ, Databento market by order, NASDAQ ITCH, and IEX HIST. It explains each source’s granularity, coverage, cost or access conditions, storage…

RészvényekPiaci mikroszerkezetMegbízások végrehajtásaNagyfrekvenciás kereskedés
Machine Learning for Trading

This notebook isolates results for the LEAN engine from an audit comparing retained real-strategy runs with matching ML4T Backtest profiles. It identifies four supported workloads: ETF allocation, crypto perpetual funding, USD-quoted FX allocation, and a US…

Több eszközosztályVisszatesztelésMegbízások végrehajtásaKriptovaluták
Machine Learning for Trading

This notebook introduces a workflow that connects standardized ETF data loading, a feature registry, and signal diagnostics. It shows how to discover indicator metadata, compute features using defaults or explicit parameters, and store configurations for…

RészvényekTechnikai indikátorokMomentumStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook compares a Random Forest with XGBoost, LightGBM, and CatBoost on a panel of anonymized firm characteristics and returns. The dataset supplies temporal training, validation, and test splits. Models are evaluated using Spearman rank information…

RészvényekGépi tanulásStatisztikaFaktoralapú befektetés
Machine Learning for Trading

The notebook explains value at risk as a loss quantile and conditional value at risk, or expected shortfall, as the average loss beyond that threshold. It estimates one-day tail risk for a broad equity ETF using four approaches: empirical historical…

RészvényekVolatilitásKockázatkezelésStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook describes how to produce holdout predictions for a selected crypto perpetuals funding strategy. It resolves the configuration from validation results, carries its checkpoint choice forward, and builds a new training specification using data…

KriptovalutákLejárat nélküli határidős ügyletekGépi tanulásVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook assesses a selected S&P 500 equity and options strategy by reconstructing its validation configuration from registered, full-coverage candidates. It traces the funnel from equal-weight baseline through allocation, risk controls, and cost…

RészvényekOpciókVisszatesztelésKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This notebook explains Hierarchical Risk Parity as an alternative to mean-variance allocation when covariance estimates are noisy. HRP clusters assets using correlation distances, orders them according to the hierarchy, then recursively bisects the ordered…

PortfólióépítésKockázatkezelésVisszatesztelésRészvények
Machine Learning for Trading

This notebook presents a cross-case-study inventory of engineered financial features and the strongest registry information coefficient for each market study. It counts features and feature-name families, compares feature-space sizes, and summarizes…

Több eszközosztályStatisztikaGépi tanulásPortfólióépítés
Machine Learning for Trading

The document explains how to identify market regimes by dividing returns into overlapping windows and treating each window as an empirical distribution. It measures the distance between windows through matched, sorted quantiles, so differences across the…

StatisztikaGépi tanulásKockázatkezelésVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook assesses a weekly S&P 500 options straddle strategy using registered backtests and a fixed selection process. It resolves the selected configuration from the registry after applying a liquid-universe restriction, then evaluates validation and…

OpciókRészvényekVisszatesztelésKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This study builds a minute level measure of order flow pressure from market by order data for NVDA. It signs order additions, cancellations, and fills by side, weights events by size and distance from the midpoint, and smooths the resulting pressure series.…

RészvényekPiaci mikroszerkezetMegbízások végrehajtásaStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook presents a conditional autoencoder that preserves the structure of an instrumented latent factor model while replacing the linear map from firm characteristics to factor exposures with a neural network. Monthly returns are represented as…

RészvényekGépi tanulásFaktoralapú befektetésStatisztika
Machine Learning for Trading

This document explains how to create predictions for a reserved NASDAQ-100 microstructure holdout period using a configuration selected on validation data. It refits the chosen model using only history that ends before the holdout, with a label buffer wide…

VisszatesztelésKockázatkezelésPiaci mikroszerkezet
Machine Learning for Trading

This case study fits regularized linear models to returns from short at-the-money straddles held to expiry. Because premium income caps the gain while losses can grow without bound, a few severe losses dominate a squared-error regression objective. The…

OpciókVolatilitásGépi tanulásKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This notebook uses real ETF data to assess whether a momentum signal remains useful under reasonable changes to its lookback, market regime, and implementation. It computes cross-sectional information coefficients between momentum and forward returns, then…

Határidős ügyletekMomentumVisszatesztelésStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook compares two locally run, open-weight embedding models on a retrieval task using passages from recent 10-K filings for a small set of large US companies. Both models receive the same two-sentence passages and a fixed set of queries spanning…

Gépi tanulásStatisztikaRészvényekAmerikai piacok