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

50 dokumentų

vn.py

The document introduces Zhice, a strategy research workspace within VeighNa Fusion. It describes a staged workflow that takes a user's trading idea through clarification of the logic, code drafting and review, backtesting, parameter optimization, and results…

Mašininis mokymasisIstorinis testavimasRizikos valdymas
vn.py

This example demonstrates a portfolio-strategy backtest for a pair trading strategy on two Dalian Commodity Exchange continuous contracts. It configures minute data over a specified historical interval and supplies commission rates, slippage, contract sizes,…

Ateities sandoriaiPorų prekybaIstorinis testavimasPavedimų vykdymas
vn.py

The document describes a software workflow for managing option volatility strategies. It covers model selection for European and American options, choosing a futures or synthetic underlying, monitoring option quotes and Greeks, and calibrating pricing…

Pasirinkimo sandoriaiKintamumasIšvestinių finansinių priemonių kainodaraRizikos valdymas
vn.py

This VeighNa guide compares database choices for storing trading data, including embedded SQLite, relational systems such as MySQL and PostgreSQL, and non-SQL options such as MongoDB, InfluxDB, DolphinDB, Arctic, and LevelDB. It describes their broad storage…

Kelių turto klasiųRinkos mikrostruktūraPavedimų vykdymasIstorinis testavimas
vn.py

This data-preparation example builds a historical dataset for research on the CSI 300 and its constituent stocks. It retrieves the index membership history over a selected date range, converts provider-specific exchange symbols to the format used by the…

Kinijos rinkosAkcijosIstorinis testavimas
vn.py

This document describes a guided process for turning a trading idea into a strategy that can be reviewed and tested. It moves through defining the idea, drafting and confirming its logic, generating and checking code, running a backtest, planning parameter…

Istorinis testavimasRizikos valdymasPozicijos dydžio nustatymas
vn.py

This Python example describes a process manager for a CTA futures strategy using vn.py and the CTP gateway. A parent process checks the clock and launches a child process during configured daytime and overnight trading windows. The child creates the event…

Ateities sandoriaiPavedimų vykdymasKinijos rinkos
vn.py

This document explains a graphical workflow for researching CTA strategies with historical data. It covers downloading market data, configuring a backtest with instrument details and trading costs, and reviewing equity, drawdown, daily profit and loss, and…

Istorinis testavimasAteities sandoriaiStatistikaRizikos valdymas
vn.py

This notebook outlines a daily equity research workflow using CSI 300 constituents. It loads historical bars, builds an Alpha158 feature dataset, and defines training, validation, and test periods. The target is a forward VWAP return over a three-day…

AkcijosMašininis mokymasisIstorinis testavimasKinijos rinkos
vn.py

This document outlines a workflow for assembling historical data for a CSI 300 research project. It downloads historical constituent information, retrieves the index membership for each trading date, converts vendor symbols into vn.py format, and saves the…

AkcijosKinijos rinkosIstorinis testavimas
vn.py

This guide explains how to use VeighNa’s CTA strategy module to load strategy classes, create instances, initialize them with historical data, and start or stop automated trading. It describes how instances can trade different futures contracts with separate…

Ateities sandoriaiPavedimų vykdymasRizikos valdymasIstorinis testavimas
vn.py

This guidance explains why AI-generated strategy logic, code, reviews, backtests, and parameter recommendations should be treated as research aids rather than final trading decisions. Outputs may contain errors or omissions, vary across models or settings,…

Mašininis mokymasisIstorinis testavimasRizikos valdymas
vn.py

This example runs two existing futures strategies independently, using separate instruments, date ranges, trading costs, contract sizes, and capital settings. It then adds their result data frames, removes missing rows, and passes the combined data to a…

Ateities sandoriaiIstorinis testavimasPortfelio konstravimas
vn.py

This workflow demonstrates an equity prediction pipeline using CSI 300 constituent data, Alpha158 features, and a multilayer perceptron. It defines training, validation, and test periods, prepares constituent-filtered data, normalizes features using robust…

Kinijos rinkosAkcijosMašininis mokymasisIstorinis testavimas
vn.py

This documentation explains how to load and operate VeighNa’s CTA strategy module. It covers adding strategy instances, selecting contracts and parameters, loading historical data, restoring saved variables, subscribing to market data, and enabling automated…

Ateities sandoriaiPavedimų vykdymasRizikos valdymas
vn.py

This reference catalogs calculation functions available in the VeighNa Elite Trader CTA module. It groups common tools by their required inputs and outputs, covering moving averages, momentum and rate-of-change measures, volatility, trend strength and…

Techniniai rodikliaiAteities sandoriaiPavedimų vykdymas
vn.py

The document explains how historical market data supports CTA strategy initialization, backtests, parameter optimization, and research. It outlines importing externally sourced data into a local environment and recommends checking file reliability, timestamp…

Istorinis testavimasAteities sandoriaiRizikos valdymas
vn.py

This guide describes a user interface for running execution algorithms and explains how to configure an order’s instrument, side, price, quantity, duration, interval, and open-or-close instruction. It focuses on order execution rather than deciding what to…

Pavedimų vykdymasRinkos mikrostruktūraAteities sandoriaiRizikos valdymas
vn.py

This operational guide explains how to connect a VeighNa Fusion account to a CTP futures interface and check that contract lookup, market-data subscription, and order functions are working. It outlines prerequisites such as obtaining the correct broker…

Ateities sandoriaiPavedimų vykdymasRinkos mikrostruktūra
vn.py

The document explains how VeighNa’s PaperAccount module simulates trading against live market data while keeping orders local. It supports limit, market, and stop orders, with configurable slippage for market and stop executions. Orders generally wait for…

Pavedimų vykdymasRinkos mikrostruktūraRizikos valdymasIstorinis testavimas
vn.py

This workflow demonstrates an end-to-end daily equity modeling process using CSI 300 constituents and vn.py’s AlphaLab tools. It loads constituent histories, builds an Alpha158 dataset, and divides observations into training, validation, and test periods.…

AkcijosMašininis mokymasisStatistikaIstorinis testavimas
vn.py

The document explains a plugin-based pre-trade risk module for VeighNa trading systems. Its built-in rules can cap active orders and daily order, cancel, and trade counts; detect repeated identical orders; limit order size or notional value; and validate…

Rizikos valdymasPavedimų vykdymasAteities sandoriaiKinijos rinkos
vn.py

The document explains how VeighNa’s RPC service lets one trading process act as a server for separate client processes. Using ZeroMQ, the server accepts requests such as market-data subscriptions, orders, cancellations, and account queries, while…

Pavedimų vykdymasRinkos mikrostruktūraRizikos valdymas
vn.py

This notebook outlines an end-to-end equity alpha research workflow for CSI 300 constituents. It loads daily constituent data, constructs an Alpha158 dataset, divides observations into training, validation, and test periods, applies missing-label removal and…

AkcijosKinijos rinkosMašininis mokymasisIstorinis testavimas