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
Quantpedia
86 dokumentų
TqSdk
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
Quantopian paskaitos
45 dokumentų
Binance API docs
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

16 dokumentų

pyfolio

The example shows how to use Pyfolio to create a returns tear sheet for a single stock. It retrieves daily returns for Facebook through a Pyfolio utility, then passes that return series to a tear-sheet function with a live-start date. The stated output is a…

AkcijosStatistikaIstorinis testavimas
pyfolio

The document explains a MetaTrader 5 indicator that marks hammer, inverted hammer, and color variants on price charts. It identifies patterns by measuring candle bodies and wick proportions, then places a colored arrow near the candle’s high or low to flag a…

Techniniai rodikliaiKintamumas
pyfolio

This code provides several ways to assess how a backtested equity portfolio might interact with market liquidity. It aggregates executed shares by ticker and day, compares those totals with daily bar volume, and identifies each name’s largest observed share…

AkcijosRizikos valdymasPavedimų vykdymasIstorinis testavimas
pyfolio

This tutorial explains how to assess strategy performance by examining completed round-trip trades: positions opened and later wholly or partly closed. It argues that trade-level frequency, duration, and profitability can reveal whether results came from…

Istorinis testavimasStatistikaPortfelio konstravimas
pyfolio

These release notes describe additions to pyfolio, a toolkit for evaluating trading portfolios. New analyses include performance attribution to common factors, factor and sector risk exposures, rolling volatility, capacity, bootstrap uncertainty in…

Portfelio konstravimasRizikos valdymasStatistikaIstorinis testavimas
pyfolio

The document describes a reporting workflow for analyzing a trading strategy from return data and, when available, holdings, transactions, benchmark returns, market data, and factor information. Its full report brings together return and event analysis, then…

Istorinis testavimasRizikos valdymasPortfelio konstravimasPavedimų vykdymas
pyfolio

This utility module prepares trading results for performance analysis. It extracts returns, positions, and transactions from a backtest, normalizes dates, and converts positions into a format suitable for reporting. It also includes display helpers,…

Istorinis testavimasStatistika
pyfolio

Pyfolio is presented as a Python library for analyzing the performance and risk of financial portfolios, with compatibility for the Zipline backtesting library. Its central reporting tool is a tear sheet: a collection of plots intended to give a broad view…

Portfelio konstravimasRizikos valdymasIstorinis testavimasStatistika
pyfolio

This notebook demonstrates a pyfolio workflow for examining one stock’s returns against the canonical Fama–French factors. It first plots rolling factor betas directly from the stock return series, then calculates those betas for use as benchmark returns in…

AkcijosInvestavimas pagal veiksniusStatistikaIstorinis testavimas
pyfolio

This Python utility collection summarizes portfolio positions over time. It converts position values into allocations, identifies the largest long, short, and absolute positions, and calculates maximum and median long and short concentrations. A separate…

Portfelio konstravimasRizikos valdymasIstorinis testavimas
pyfolio

The document describes a trade-analysis method that turns a stream of transactions into completed round trips. It first combines nearby transactions in the same direction, using volume-weighted average prices, then matches opposing quantities in FIFO order…

StatistikaIstorinis testavimasRizikos valdymasPozicijos dydžio nustatymas
pyfolio

This document describes a portfolio analysis workflow that attributes a return series to selected risk factors. It combines daily returns, holdings, factor returns, and security-level factor loadings, converting dollar positions to portfolio weights and…

Investavimas pagal veiksniusPortfelio konstravimasRizikos valdymasStatistika
pyfolio

This Python module documents time-series analytics for evaluating investment returns. It wraps metrics such as drawdown, annualized return and volatility, Calmar, Omega, Sortino, Sharpe, alpha, and beta, along with turnover-related utilities. Several risk…

Rizikos valdymasStatistikaIstorinis testavimas
pyfolio

This tutorial explains how to use Pyfolio’s transaction tear sheet to examine how strategy performance changes under different slippage assumptions. It describes the `slippage` argument to `create_full_tear_sheet`: a specified basis-point penalty is applied…

Istorinis testavimasPavedimų vykdymasRizikos valdymasStatistika
pyfolio

This review summarizes three studies on stop-loss rules. The first applies a 10% loss threshold to broad U.S. equity exposure, shifting proceeds into long-term government bonds until the market recovers. The second compares fixed and trailing stops with…

AkcijosImpulsasRizikos valdymasIstorinis testavimas
pyfolio

This document provides a predefined catalog of date ranges associated with notable market events and broader market regimes. The event windows include the dot-com period, the September 11 attacks, the global financial crisis, the Flash Crash, Fukushima, the…

Istorinis testavimasRenginiais pagrįsta prekybaJAV rinkos