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
Lumibot strategies
Dokumentumok száma: 7
QuantRocket
Dokumentumok száma: 7
Awesome Quant
Dokumentumok száma: 1

Keresés a könyvtárban

Dokumentumok száma: 1,124

Machine Learning for Trading

This case study constructs features for comparing variance risk premiums across S&P 500 stocks using 30-day at-the-money straddles and underlying price data. It measures implied volatility against realized volatility at several horizons, adds option-market…

OpciókRészvényekVolatilitásVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This case study explains how to generate predictions for a holdout period after model and strategy choices have been made on validation data. It resolves the previously selected configuration, reconstructs its training specification, and fits it again using…

RészvényekGépi tanulásVisszatesztelésStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook builds an LSTM allocator that maps recent ETF return and volatility features directly to long-only portfolio weights. A softmax output keeps weights nonnegative and fully invested, while a differentiable Sharpe-ratio objective trains the…

Gépi tanulásPortfólióépítésVisszatesztelésKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This notebook introduces EdgarTools for exploring SEC filings by company and filing type. It demonstrates looking up issuers using stable CIK identifiers, retrieving annual and quarterly reports, extracting XBRL financial statements, and inspecting insider…

RészvényekAmerikai piacokVisszatesztelésStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook applies principal component analysis to changes in eight Treasury constant-maturity yields, spanning one to thirty years. It removes forward-filled calendar rows with no yield changes and standardizes the remaining observations before PCA, so…

KötvénypiacStatisztikaKockázatkezelésPortfólióépítés
Machine Learning for Trading

This notebook describes an LSTM sequence model for predicting stock returns from ordered windows of recent features. Each example uses 60 consecutive sessions for one stock; windows that cross listing gaps, halts, or other interruptions are excluded so that…

RészvényekGépi tanulásStatisztikaAmerikai piacok
Machine Learning for Trading

This analysis checks whether daily option data can support a weekly strategy that sells at-the-money straddles on S&P 500 constituents, delta hedges shares, and holds contracts to expiration. It explains how calls and puts form a straddle, how implied and…

OpciókVolatilitásMegbízások végrehajtásaVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This reference summarizes listed contract months for 35 CME futures products across equity indexes, Treasuries, energy, metals, currencies, interest rates, agriculture, livestock, and crypto. It explains the exchange’s month-code system and distinguishes…

Határidős ügyletekPiaci mikroszerkezetVisszatesztelésÁrupiacok
Machine Learning for Trading

This notebook synthesizes registered validation results for five latent-factor estimators—PCA, IPCA, CAE, SDF, and SAE—across nine case studies. It first reports which estimators have results in each panel, then identifies the highest mean daily Spearman…

Faktoralapú befektetésGépi tanulásStatisztikaRészvények
Machine Learning for Trading

This document describes a pipeline for downloading official Binance USD-M perpetual funding records, normalizing them, and caching them in a columnar file. Monthly archives are fetched concurrently for the requested symbols and date range. The records are…

KriptovalutákLejárat nélküli határidős ügyletekSzármaztatott termékek árazásaVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook applies TabM, a weight-sharing neural ensemble, to a US equities panel represented as one feature row per stock and session. A shared two-layer backbone feeds multiple members, each with its own scaling vector and output layer; averaging their…

RészvényekGépi tanulásVisszatesztelésStatisztika
Machine Learning for Trading

This analysis selects one configuration from a frozen pool of crypto perpetual-futures candidates spanning four prediction labels and multiple strategy stages. It chooses the highest validation Sharpe and treats label, split, and execution details as part of…

KriptovalutákLejárat nélküli határidős ügyletekStatisztikaVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook defines forward-return targets for ranking US stocks and explains how to make their horizons correspond to actual trading sessions. It uses split- and dividend-adjusted prices for returns, but uses the contemporaneous printed close and dollar…

RészvényekMomentumStatisztikaVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This pipeline constructs financial features for an ETF deployment workflow from OHLCV prices and a yield curve. It derives returns and risk-adjusted returns across multiple lookback periods, momentum acceleration and volatility ratios, then adds common…

RészvényekMomentumVolatilitásTechnikai indikátorok
Machine Learning for Trading

This script gathers institutional holdings from SEC 13F filings in two ways: it can retrieve filings for a curated set of managers or download the SEC’s quarterly bulk files. Both paths normalize holdings into a shared schema, with the bulk path designed for…

RészvényekStatisztikaPortfólióépítés
Machine Learning for Trading

This notebook applies principal component analysis to a panel of US stock returns to represent broad shared movements with a smaller set of factors. Each factor is a direction of common variation, and each stock’s loading describes its exposure to that…

RészvényekStatisztikaGépi tanulásFaktoralapú befektetés
Machine Learning for Trading

This notebook compares gradient boosting configurations for crypto perpetual futures using features built around the premium of perpetual contracts over spot. It varies tree capacity and loss function, including squared, absolute, and Huber losses, and…

KriptovalutákLejárat nélküli határidős ügyletekGépi tanulásVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook explains how to extract insider transactions from raw SEC Form 4 XML for quantitative equity research. It uses an XML parser to keep each trade’s code, date, share count, price, and direction attached to its transaction block, while separately…

RészvényekEseményvezéreltPiaci hangulatStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook uses double machine learning to estimate whether futures carry predicts subsequent returns independently of volatility, momentum, and cross-sectional carry rank. It residualizes both carry and returns against these confounders with flexible…

Határidős ügyletekCarry stratégiaGépi tanulásStatisztika
Machine Learning for Trading

This notebook develops model-based features for crypto perpetual futures: per-asset conditional volatility forecasts from GJR-GARCH and a market-wide stressed-regime probability from a two-state Gaussian hidden Markov model fitted to funding settlements.…

KriptovalutákLejárat nélküli határidős ügyletekVolatilitásGépi tanulás
Machine Learning for Trading

This case study lays out a research pipeline for crypto perpetual futures, treating funding payments exchanged between long and short positions at regular settlements as a potential return source. It describes data and model stages from label construction…

KriptovalutákLejárat nélküli határidős ügyletekHatáridős ügyletekGépi tanulás
Machine Learning for Trading

This analysis compares feature triage results across nine trading case studies and asks whether features that pass screening predict stronger strategies. Its screening combines Benjamini–Hochberg false-discovery control with a second route based on a case…

StatisztikaGépi tanulásVisszatesztelés
Machine Learning for Trading

This notebook describes DeePM, an end-to-end ETF portfolio policy designed to improve performance across varying market conditions. Its components include volatility-normalized return and trend features, an LSTM-based model, variable selection, conditioning…

Több eszközosztályPortfólióépítésGépi tanulásKockázatkezelés
Machine Learning for Trading

This case study applies causal estimation to ETF momentum and asks whether its effect on forward returns varies with market volatility. It uses a continuous momentum treatment, a 21-day forward-return outcome, volatility and yield-curve controls, and a…

RészvényekAmerikai piacokMomentumGépi tanulás