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

3,481 dokumentų

BigQuant

This market note summarizes a difficult week for major Chinese equity indexes and sectors, then reports changes in factor behavior. It says quality and analyst sentiment factors strengthened relative to the prior week, while value, reversal, and alternative…

Kinijos rinkosAkcijosInvestavimas pagal veiksniusImpulsas
BigQuant

This Chinese language literature digest summarizes research on return predictability and portfolio covariance estimation. One study examines stock prices and dividends in the Netherlands, the United Kingdom, and the United States over nearly four centuries.…

AkcijosInvestavimas pagal veiksniusStatistikaPortfelio konstravimas
BigQuant

This research summary examines how broad equity factors behaved across Chinese A-share industries from July 2009 through November 2018. It links differences in factor effectiveness to industry characteristics: small-cap effects were stronger in industries…

AkcijosKinijos rinkosInvestavimas pagal veiksniusPortfelio konstravimas
BigQuant

This tutorial introduces two strategy-building approaches on BigQuant: an AI-driven workflow that trains a model from selected factors and filters, and a user-coded approach with explicit selection rules. It focuses on the latter, outlining how to clone a…

AkcijosKinijos rinkosIstorinis testavimasInvestavimas pagal veiksnius
BigQuant

This BigQuant example assembles a China A-share workflow from stock selection through backtesting. It selects eligible main board, STAR Market, and ChiNext stocks associated with the CSI 1000, then calculates current and lagged volume relative to a five-day…

AkcijosKinijos rinkosTechniniai rodikliaiIstorinis testavimas
BigQuant

This meetup note explains factor exposure as an asset’s sensitivity to factor returns. It sketches a way to estimate that sensitivity: form a low-versus-high valuation long-short portfolio, treat its return series as the factor return, and regress an asset’s…

AkcijosInvestavimas pagal veiksniusStatistikaPortfelio konstravimas
BigQuant

This legacy platform example shows how to model a stock purchase at a specified price relative to the day’s open. A custom slippage model sets buy orders at 98% of the opening price, while sell orders use the current close. A daily order check compares the…

AkcijosPavedimų vykdymasIstorinis testavimasRinkos mikrostruktūra
BigQuant

This discussion examines how to exclude Chinese convertible bonds after an issuer announces early redemption. The author found that the platform’s redemption-terms table showed one row each for two example bonds, including contractual trigger conditions,…

Fiksuoto pajamingumo priemonėsKinijos rinkosRenginiais pagrįsta prekybaIstorinis testavimas
BigQuant

This article discusses practical choices when tuning a short-term stock-selection strategy: starting capital, number of holdings, capital allocated per holding, holding period, and factor selection. Its author argues that the number of names and per-name…

AkcijosInvestavimas pagal veiksniusPozicijos dydžio nustatymasIstorinis testavimas
BigQuant

The document examines whether rolling Fama-French five-factor (FF5) alphas can guide U.S. sector rotation. It compares FF5 with the three-factor model (FF3), using monthly returns for ten U.S. industry portfolios from 1964 to 2014. The rotation signal is…

Investavimas pagal veiksniusAkcijosPortfelio konstravimasIstorinis testavimas
BigQuant

This Chinese-language assignment turns a discretionary trading idea into a simple rule for constituents of the CSI 300: buy when the five-day moving average crosses above the ten-day average and MACD is positive, and sell otherwise. It also sketches a…

Kinijos rinkosAkcijosTechniniai rodikliaiImpulsas
BigQuant

This research summary tests whether negative sentiment in posts on Xueqiu, a Chinese investing forum, can help time major Chinese equity indexes. It describes using machine learning to classify post sentiment and building a weekly negative-sentiment ratio…

Rinkos nuotaikosMašininis mokymasisAkcijosKinijos rinkos
BigQuant

The article summarizes research on how speculative stocks perform around earnings announcements. It measures speculative characteristics using proxies such as maximum daily return, idiosyncratic volatility, price, expected skewness, and jackpot probability,…

AkcijosRenginiais pagrįsta prekybaRinkos nuotaikosInvestavimas pagal veiksnius
BigQuant

This brief support exchange asks how the numbers displayed after decision branches in a visual stockRanker model are calculated. The response points the reader toward material on tree models and information entropy, implying that the displayed values relate…

Mašininis mokymasisStatistika
BigQuant

The article introduces quantitative trading as the use of mathematical models, statistical analysis, historical and real-time market data, and algorithms to guide or automate decisions. It describes stock screening and rule-based execution as common…

AkcijosMašininis mokymasisInvestavimas pagal veiksniusIstorinis testavimas
BigQuant

This brief support exchange addresses a user’s report that a hyperparameter module raises a key error even though the key appears in the visual chart and can be found in code-mode parameters. The response attributes the issue to an error in the…

Mašininis mokymasisIstorinis testavimasStatistika
BigQuant

This forum post describes an attempted 12–1 momentum strategy on S&P 500 constituents and reports two backtest problems: target-percent orders repeatedly encounter null prices, and a visual workflow produces no instruments or trades. The strategy ranks…

AkcijosJAV rinkosImpulsasIstorinis testavimas
BigQuant

This brief describes a deep neural network approach intended for quantitative stock selection. Its stated implementation goals are to run on systems with limited memory, use GPU acceleration when available, and adapt the number of input features. It also…

AkcijosMašininis mokymasisIstorinis testavimas
BigQuant

The article explains five behavioral traps that it associates with retail trading losses: confirmation bias, reacting to noisy opening-auction signals, trying to recover losses through riskier trades, loss aversion that delays selling, and greed that delays…

Rizikos valdymasRinkos nuotaikosAkcijosKinijos rinkos
BigQuant

This meetup Q&A surveys several quantitative trading topics: using Level 2 order-book data, reproducing a legacy strategy, allocating idle capital to a gold ETF, factor decomposition, building CNN strategies, and portfolio optimization. Most answers point…

Portfelio konstravimasRizikos valdymasMašininis mokymasisRinkos mikrostruktūra
BigQuant

This forum post records an attempt to create an A-share factor from securities appearing on the trading ranking list, using a transaction category and several broker department codes. The submitted expression tests whether the category matches a specified…

AkcijosKinijos rinkosInvestavimas pagal veiksniusStatistika
BigQuant

The article presents a scenario analysis of how sustained high crude prices could affect energy-importing and energy-exporting economies. It argues that higher energy costs may shift income toward resource exporters, raise manufacturing expenses in importing…

ŽaliavosKintamumasKelių turto klasių
BigQuant

The document introduces the task of developing a complete strategy from daily factors extracted with a high-frequency expression engine. It identifies strategy development as the topic of a meetup presentation and points readers to a related recording, but…

Investavimas pagal veiksniusMašininis mokymasisIstorinis testavimas
BigQuant

This report examines listed companies’ interest-bearing debt as a quantitative stock-selection and risk-screening measure. It defines the debt measure around short-term and long-term borrowings and bonds, and observes that debt ratios tend to reflect…

AkcijosRizikos valdymasInvestavimas pagal veiksniusIstorinis testavimas