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 document describes a cross-sectional equity reversal factor that separates recent returns according to trading activity. For each stock, it looks back over 20 sessions, calculates average transaction value per trade each day, ranks the sessions by that…

AkcijosGrįžimas prie vidurkioInvestavimas pagal veiksniusRinkos mikrostruktūra
BigQuant

The report examines Chinese analyst earnings forecasts, ratings, and target prices as inputs to equity selection. It compares six ways to combine analyst estimates and finds that weighting forecasts by analysts’ past accuracy performs better than several…

AkcijosInvestavimas pagal veiksniusStatistikaKinijos rinkos
BigQuant

The document reports a pandas error raised when a factor-analysis workflow formats the minimum date with strftime. The shown failing expression takes the minimum of a date column and immediately formats it; pandas raises the error when that value is NaT, its…

StatistikaAkcijos
BigQuant

The article introduces XGBoost as a boosting ensemble and contrasts its sequential fitting of weak learners with the parallel training used in bagging. It explains residual-based improvement, complexity penalties, sample and feature subsampling, and…

Mašininis mokymasisInvestavimas pagal veiksniusAkcijosIstorinis testavimas
BigQuant

This summary of a Changjiang Securities study examines whether the weak side of equity style factors can help improve an index-enhancement portfolio. It reports historical measurements from 2007 through 2019, identifying negative excess returns for…

AkcijosKinijos rinkosInvestavimas pagal veiksniusPortfelio konstravimas
BigQuant

This report summary outlines a method for inferring informed trading from minute-level data. It first applies a “smartness” measure to identify trades attributed to smart money, then aggregates their relative execution prices into sentiment factor Q. Higher…

AkcijosKinijos rinkosInvestavimas pagal veiksniusRinkos nuotaikos
BigQuant

This short assignment response describes quantitative investing as using data to check market observations and identify patterns. It frames the goal as building strategies that can be backtested and evaluated for stability over time, then using software to…

StatistikaIstorinis testavimasPavedimų vykdymas
BigQuant

The example constructs price-based stock factors from recent daily observations. For each half-month sampling date, it retrieves a recent window of daily high, open, low, close, and average price data for the stock universe. It calculates three mean…

AkcijosInvestavimas pagal veiksniusTechniniai rodikliaiKinijos rinkos
BigQuant

This research note proposes that stock price changes reflect market forces, firm-specific short-term information, longer-term fundamentals, and noise. It uses daily minute data and cross-lag regressions of returns on changes in trading volume to estimate…

AkcijosKinijos rinkosInvestavimas pagal veiksniusStatistika
BigQuant

This brief report summary reviews changes in Chinese public mutual fund holdings during the fourth quarter of 2017. It says fund exposure rose in several sectors, led by food and beverage and home appliances, with increases also reported for electrical…

AkcijosKinijos rinkosInvestavimas pagal veiksniusPortfelio konstravimas
BigQuant

The document explains a portfolio approach built around StockRanker, a model that ranks stocks using historical data. Each day, the strategy buys the highest-ranked candidates and sells or replaces holdings that fall toward the bottom of the ranking. The…

AkcijosMašininis mokymasisPortfelio konstravimasPozicijos dydžio nustatymas
BigQuant

The post outlines a low-frequency model for timing Chinese A-share exposure and selecting trading targets. It describes using daily Wind data and a large set of predetermined spreadsheet formulas to generate bullish or bearish signals and identify an…

AkcijosTechniniai rodikliaiIstorinis testavimasKinijos rinkos
BigQuant

This brief BigQuant support exchange addresses a question about a backtest whose logs and apparent trade signals stop before the requested end date. The user says the run was set through the 23rd, exchange data stopped at the 17th, and the output log stopped…

Istorinis testavimasRizikos valdymasStatistika
BigQuant

This forum post raises a practical backtesting question: whether strategy data indexed by the current date can be used to trade at that same day’s open without introducing lookahead bias. The example ranks stocks using market capitalization, tradable market…

Istorinis testavimasPavedimų vykdymasAkcijosRizikos valdymas
BigQuant

This dated Chinese equity market report combines market activity, sentiment, sector flows, concentration measures, and style-factor performance. It describes subdued overall valuations, rising consumer-sector turnover, a recovery in TMT activity, and strong…

AkcijosKinijos rinkosInvestavimas pagal veiksniusImpulsas
BigQuant

This review examines whether controlling for quality changes the apparent size premium in equity markets and whether small-cap exposure can strengthen other factors. It compares size-factor returns with quality and related factor exposures using time-series…

AkcijosInvestavimas pagal veiksniusStatistikaJAV rinkos
BigQuant

The article reviews empirical research comparing commodity futures momentum based on total returns with momentum based on residual, or idiosyncratic, returns after accounting for selected systematic factors. The study forms ranked portfolios across…

ŽaliavosAteities sandoriaiImpulsasInvestavimas pagal veiksnius
BigQuant

This short exchange explains how to assign groups when training a learning-to-rank model on stock observations. The questioner expects each trading date to form a group, so the model ranks stocks against other stocks observed on that date, and asks where…

AkcijosMašininis mokymasisStatistika
BigQuant

This brief assignment reflects on translating discretionary investment ideas into a quantitative process. The author cites assessing future demand for a company’s product, with examples involving a stablecoin business in the context of US Treasury pressures…

AkcijosIstorinis testavimasRizikos valdymasInvestavimas pagal veiksnius
BigQuant

This Chinese-language research digest summarizes two separate studies. The first considers adding trend-following strategies to target-date funds in defined-contribution retirement plans. It argues that these funds may concentrate too much risk in equities…

Prekyba pagal tendencijąPortfelio konstravimasAkcijosStatistika
BigQuant

This Chinese-language tutorial describes implementing a stock-ranking strategy in BigTrader by passing StockRanker predictions directly to the trading engine and coding the trade logic there. It allocates purchases among the top-ranked stocks using weights…

AkcijosMašininis mokymasisPozicijos dydžio nustatymasPortfelio konstravimas
BigQuant

This study mines short-horizon price and volume factors for Chinese equities, then examines how transaction costs and rebalance frequency affect portfolio results. It uses genetic programming to generate candidate daily factors from conventional price and…

Kinijos rinkosAkcijosInvestavimas pagal veiksniusPortfelio konstravimas
BigQuant

This BigQuant note explains how to change a strategy template’s initialization settings from a declining weight schedule to equal weights. The existing example assigns larger allocations to earlier stocks using weights proportional to the inverse logarithm…

AkcijosPortfelio konstravimasPozicijos dydžio nustatymas