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

9 dokumentų

Technical Analysis

This document introduces a Python library for engineering technical-analysis features from financial time series, using price and volume fields such as open, high, low, close, and volume. It catalogs indicators across volume, volatility, and trend…

Techniniai rodikliaiKintamumasStatistikaMašininis mokymasis
Technical Analysis

This source code implements a collection of volume-related technical indicators for price and volume series. It includes cumulative measures such as Accumulation/Distribution, On-Balance Volume, Volume-Price Trend, and Negative Volume Index, as well as…

Techniniai rodikliaiStatistika
Technical Analysis

The document introduces a Python library for adding technical analysis features to financial time series containing open, high, low, close, and volume data. It describes using the library with pandas and shows two workflows: adding a broad set of indicators…

Techniniai rodikliaiMašininis mokymasisStatistika
Technical Analysis

This module defines three return measures from a series of closing prices. Daily simple return is the percentage change from the previous close; daily logarithmic return is the difference between successive log prices; and cumulative return is the percentage…

StatistikaIstorinis testavimas
Technical Analysis

This source code implements a collection of momentum and related technical indicators as time series. The visible sections explain RSI as a comparison of smoothed gains and losses, TSI as smoothed price change relative to smoothed absolute change, the…

Techniniai rodikliaiImpulsasStatistika
Technical Analysis

This document is a Python implementation reference for a broad set of price-based trend indicators. The visible classes include Aroon, which measures how recently rolling highs and lows occurred; MACD, which compares fast and slow exponential moving averages…

Techniniai rodikliaiPrekyba pagal tendencijąImpulsasKintamumas
Technical Analysis

This notebook demonstrates how to load price and volume data, add a broad set of technical analysis features with a Python library, and plot selected indicators alongside market prices. Its volatility examples include Bollinger Bands, Keltner Channels, and…

Techniniai rodikliaiKintamumasStatistika
Technical Analysis

This document describes a dataframe wrapper that adds groups of technical analysis features from price and volume columns. Its feature set covers volume measures such as on-balance volume and volume-weighted average price; volatility bands and range…

Techniniai rodikliaiStatistikaIstorinis testavimas
Technical Analysis

This code module calculates several price-based indicators that describe volatility, channel position, or potential breakouts. Average True Range uses the high, low, and prior close to form true ranges, then smooths them over a chosen window. Bollinger Bands…

Techniniai rodikliaiKintamumasPramušimasStatistika