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 report introduces an early-stage study of market microstructure signals in the IF equity index futures contract. It proposes examining the difference between midpoint and trade-price log returns, quoted depth, large trades, and signed volume. The…

Ateities sandoriaiRinkos mikrostruktūraStatistikaDidelio dažnio prekyba
BigQuant

This document reviews an empirical comparison of machine learning approaches for forecasting monthly returns in China’s A-share market. The described process trains models on prior data, uses a validation period for tuning, and tests predictions out of…

Kinijos rinkosAkcijosMašininis mokymasisInvestavimas pagal veiksnius
BigQuant

This research summary reviews tests of eight proprietary price-volume factors in Chinese equities, comparing monthly, weekly, and biweekly rebalancing. The factors include active buying and selling, smart money, ideal amplitude, APM, ideal reversal, large-…

AkcijosKinijos rinkosImpulsasTechniniai rodikliai
BigQuant

The document outlines the Chaikin oscillator, a technical indicator built from price and volume data. It first weights volume by the relationship between the close and open relative to the day's high-low range, cumulatively sums that measure, and then takes…

Techniniai rodikliaiStatistikaAkcijos
BigQuant

This tutorial describes a Python workflow for comparing two subfunds with the China Securities 1000 Index using weekly net asset values. It calculates rolling correlations over a 20-day window and plots how those relationships change, then compares period…

Kinijos rinkosStatistikaRizikos valdymasPortfelio konstravimas
BigQuant

This example describes a daily, long-only futures strategy using a 10-period average crossing a 30-period average to generate entry and exit signals. A 120-period moving average acts as a trend filter: the strategy opens a position after an upward crossover…

Ateities sandoriaiPrekyba pagal tendencijąTechniniai rodikliaiIstorinis testavimas
BigQuant

The document outlines a workflow for building equity strategies that adapt their stock-selection logic to market conditions. It proposes measuring market sentiment with signals such as the number of limit-up stocks and average returns, then adding industry…

AkcijosInvestavimas pagal veiksniusStatistikaIstorinis testavimas
BigQuant

This post is a satirical warning about trusting impressive quantitative strategy claims and backtest curves. It points readers toward shared deep-learning strategy code, but supplies no description of the model, training data, signals, or validation process.…

Istorinis testavimasRizikos valdymasPozicijos dydžio nustatymas
BigQuant

This Chinese market-timing report reviews sector strength, valuation, breadth, moving-average structure, and equity-fund positioning around July 2020. Its summary highlights stronger recent breadth: the share of stocks reaching 60-day highs and the balance…

AkcijosKinijos rinkosImpulsasTechniniai rodikliai
BigQuant

The article presents a robust version of equal risk contribution (risk parity) portfolio construction. It treats the estimated covariance matrix as uncertain and builds a bounded uncertainty set around the estimate. The optimization then accounts for…

Portfelio konstravimasRizikos valdymasStatistikaIstorinis testavimas
BigQuant

This research note describes an enhancement strategy for China’s CSI 1000 small-cap equity index. It combines factors representing valuation, growth, trading behavior, capital flows, and network relationships within index constituents. After neutralizing for…

AkcijosInvestavimas pagal veiksniusPortfelio konstravimasIstorinis testavimas
BigQuant

This research summary describes how to build and compare active and passive portfolios of Chinese healthcare-themed funds. For active funds, it argues that screening should use actual underlying holdings, since a fund's label may not reflect a concentrated…

AkcijosKinijos rinkosPortfelio konstravimasIstorinis testavimas
BigQuant

The document discusses whether stochastic-process mathematics, including Brownian motion, still matters as machine learning becomes more common in quantitative finance. It presents several practitioner views: stochastic calculus has a stronger role in…

Mašininis mokymasisStatistikaIšvestinių finansinių priemonių kainodaraPavedimų vykdymas
BigQuant

This 2018 research summary forecasts changes to the FTSE China A50, an index of large Chinese mainland stocks selected with free-float and liquidity considerations. It describes quarterly reviews in March, June, September, and December, and identifies index…

AkcijosKinijos rinkosRenginiais pagrįsta prekybaPortfelio konstravimas
BigQuant

This commentary examines sharp style swings in China’s A-share market, using recent surges and reversals in the nonferrous metals sector as its main example. It argues that a rapid rise concentrated in a small number of stocks can pull liquidity from other…

Kinijos rinkosAkcijosRinkos mikrostruktūraRinkos nuotaikos
BigQuant

This overview distinguishes language generation from financial prediction, arguing that strong text generation does not by itself solve markets’ low signal-to-noise ratios, changing patterns, and limited data. It explains GPT’s development and instruction…

Mašininis mokymasisStatistikaIstorinis testavimasIšvestinių finansinių priemonių kainodara
BigQuant

The document outlines a daily trend-following strategy for commodity futures based on Bollinger bands. It enters long when price breaks above the upper band and short when price breaks below the lower band, then exits when price crosses back through the…

Ateities sandoriaiŽaliavosPrekyba pagal tendencijąPramušimas
BigQuant

This weekly review compares style-factor performance across Chinese equity universes and summarizes quantitative public-fund returns against broader stock and equity-oriented funds. It reports that price and trading activity related factors—including…

AkcijosKinijos rinkosInvestavimas pagal veiksniusGrįžimas prie vidurkio
BigQuant

The article describes a method for estimating consensus net profit from analyst forecasts and using that estimate to build equity selection signals. It weights forecasts by report recency and by each analyst’s prior adjusted forecast error, giving greater…

AkcijosInvestavimas pagal veiksniusStatistikaIstorinis testavimas
BigQuant

This opinion article argues that retail traders face a structural disadvantage in short-term equity trading because quantitative firms can use fast systems and direct market connectivity. It attributes the gap to execution speed and claims that automated…

AkcijosPavedimų vykdymasRinkos mikrostruktūraRizikos valdymas
BigQuant

The article describes REDD-COPS, a dynamic allocation method designed to constrain rolling portfolio drawdown while pursuing long-term growth. It replaces a lifetime peak-to-trough reference with a rolling economic maximum, then adjusts exposure to risky…

Kelių turto klasiųPortfelio konstravimasRizikos valdymasKintamumas
BigQuant

This short forum exchange addresses how to adapt a BigQuant strategy to rebalance on a five-day schedule. The reply recommends defining the holding-period setting in the backtest module’s initialization function, then using the K-line processing function to…

AkcijosIstorinis testavimasPortfelio konstravimas
BigQuant

This article explains why high-frequency trading firms invest heavily in reducing the time it takes to receive market information and send orders. It describes an earnings-news episode in which an automated firm traded before financial news terminals…

Didelio dažnio prekybaPavedimų vykdymasRinkos mikrostruktūra
BigQuant

The document introduces an MQL4 library that ports regular-expression functionality from the .NET Framework. It outlines the library’s components for patterns, matches, capture groups, options, and Unicode character categories. It also lists options such as…

Pavedimų vykdymas