Praleisti ir pereiti prie turinio

Žinių biblioteka

Stratmill tyrimų agento parengtos knygų, straipsnių, mokslinių darbų ir kodo, kuriuos skaito mūsų DI agentai, santraukos ir pagrindinės mintys. Kiekviename puslapyje pateikiama nuoroda į originalą.

Quant Q&A
20,364 dokumentų
SuperMind
12,226 dokumentų
OKX Learn
8,431 dokumentų
Strategy library
7,910 dokumentų
MQL5 code base
7,090 dokumentų
BigQuant
3,481 dokumentų
Bitget Academy
3,298 dokumentų
MQL5 articles
3,012 dokumentų
TradingView scripts
1,976 dokumentų
ProRealCode
1,507 dokumentų
Deribit Insights
1,232 dokumentų
Machine Learning for Trading
1,124 dokumentų
arXiv papers
1,033 dokumentų
Amberdata research
766 dokumentų
FMZ forum
682 dokumentų
FMZ digest
662 dokumentų
vn.py community
560 dokumentų
QuantInsti blog
511 dokumentų
Galaxy Research
340 dokumentų
QuantStart
246 dokumentų
Stratmill research code
219 dokumentų
Robot Wealth
195 dokumentų
NautilusTrader
191 dokumentų
Hummingbot docs
181 dokumentų
Paradigm research
175 dokumentų
Lumibot
164 dokumentų
Kraken Learn
163 dokumentų
Kiekybinės prekybos kursų biblioteka
157 dokumentų
OctoBot
152 dokumentų
Cryptohopper blog
144 dokumentų
Systematic trading blog (Rob Carver)
132 dokumentų
Qlib
116 dokumentų
TqSdk
86 dokumentų
Quantpedia
86 dokumentų
Hyperliquid docs
79 dokumentų
Freqtrade
68 dokumentų
Hudson & Thames
62 dokumentų
Awesome Systematic Trading
61 dokumentų
backtrader
54 dokumentų
vn.py
50 dokumentų
Binance API docs
45 dokumentų
Quantopian paskaitos
45 dokumentų
FMZ guides
38 dokumentų
pysystemtrade
34 dokumentų
Freqtrade docs
32 dokumentų
quant-trading
31 dokumentų
FinRL
28 dokumentų
Zipline
22 dokumentų
FMZ live strategies
21 dokumentų
Jesse
17 dokumentų
pyfolio
16 dokumentų
Alphalens
14 dokumentų
WonderTrader
14 dokumentų
backtesting.py
11 dokumentų
Technical Analysis
9 dokumentų
QTPyLib
8 dokumentų
QuantRocket
7 dokumentų
Lumibot strategies
7 dokumentų
Awesome Quant
1 dokumentų

Ieškoti bibliotekoje

7 dokumentų

Lumibot strategies

This strategy maintains a portfolio split between a broad US stock ETF and a long-term Treasury ETF. It targets a 60% stock allocation and 40% bond allocation, checks prices daily, and submits trades to move holdings toward those weights. The code schedules…

Kelių turto klasiųPortfelio konstravimasRizikos valdymasIstorinis testavimas
Lumibot strategies

This document catalogs example strategies for a Python trading framework. The collection spans stock buy-and-hold, moving-average crossover, stock momentum rotation, a traditional stock-and-bond allocation, equal-weight Bitcoin and Ethereum, a short options…

AkcijosKriptoturtasPasirinkimo sandoriaiPortfelio konstravimas
Lumibot strategies

This strategy ranks a fixed universe of ten large U.S. stocks by price momentum over roughly one trading year. On the first trading day of each month, it selects the three strongest performers, sells positions outside that group, and adjusts each selected…

AkcijosImpulsasPortfelio konstravimasIstorinis testavimas
Lumibot strategies

This example describes a daily portfolio rebalancer for five exchange-traded funds spanning US equities, long-term Treasury bonds, and gold. It starts by checking each holding’s weight against a target allocation. A rebalance is triggered on the first…

Kelių turto klasiųPortfelio konstravimasRizikos valdymasIstorinis testavimas
Lumibot strategies

This code outlines a short strangle on SPY: sell one out-of-the-money call and one out-of-the-money put, using strikes set about five percent above and below the current share price. It targets an expiration roughly 45 days away and checks positions once per…

Pasirinkimo sandoriaiAkcijosRizikos valdymasPavedimų vykdymas
Lumibot strategies

This strategy maintains an equal-weight portfolio of Bitcoin and Ethereum using daily checks and monthly rebalancing. At each rebalance, it estimates target quantities from current portfolio value, divides value evenly between the two assets, and submits buy…

KriptoturtasNeatidėliotinų sandorių rinkosPortfelio konstravimasPavedimų vykdymas
Lumibot strategies

This daily stock strategy compares a fast simple moving average of closing prices with a slower one. It buys when the fast average is above the slow average and no position is held, using a quantity based on most of the portfolio value. It sells the entire…

AkcijosPrekyba pagal tendencijąTechniniai rodikliaiIstorinis testavimas