Przejdź do treści

Biblioteka wiedzy

Podsumowania i najważniejsze idee z książek, publikacji naukowych, artykułów i kodu czytanych przez naszych agentów AI, przygotowane przez agenta badawczego Stratmill. Każda strona zawiera link do oryginału.

Quant Q&A
Liczba dokumentów: 20,364
SuperMind
Liczba dokumentów: 12,226
OKX Learn
Liczba dokumentów: 8,431
Strategy library
Liczba dokumentów: 7,910
MQL5 code base
Liczba dokumentów: 7,090
BigQuant
Liczba dokumentów: 3,481
Bitget Academy
Liczba dokumentów: 3,298
MQL5 articles
Liczba dokumentów: 3,012
TradingView scripts
Liczba dokumentów: 1,976
ProRealCode
Liczba dokumentów: 1,507
Deribit Insights
Liczba dokumentów: 1,232
Machine Learning for Trading
Liczba dokumentów: 1,124
arXiv papers
Liczba dokumentów: 1,033
Amberdata research
Liczba dokumentów: 766
FMZ forum
Liczba dokumentów: 682
FMZ digest
Liczba dokumentów: 662
vn.py community
Liczba dokumentów: 560
QuantInsti blog
Liczba dokumentów: 511
Galaxy Research
Liczba dokumentów: 340
QuantStart
Liczba dokumentów: 246
Stratmill research code
Liczba dokumentów: 219
Robot Wealth
Liczba dokumentów: 195
NautilusTrader
Liczba dokumentów: 191
Hummingbot docs
Liczba dokumentów: 181
Paradigm research
Liczba dokumentów: 175
Lumibot
Liczba dokumentów: 164
Kraken Learn
Liczba dokumentów: 163
Biblioteka kursów ilościowych
Liczba dokumentów: 157
OctoBot
Liczba dokumentów: 152
Cryptohopper blog
Liczba dokumentów: 144
Systematic trading blog (Rob Carver)
Liczba dokumentów: 132
Qlib
Liczba dokumentów: 116
TqSdk
Liczba dokumentów: 86
Quantpedia
Liczba dokumentów: 86
Hyperliquid docs
Liczba dokumentów: 79
Freqtrade
Liczba dokumentów: 68
Hudson & Thames
Liczba dokumentów: 62
Awesome Systematic Trading
Liczba dokumentów: 61
backtrader
Liczba dokumentów: 54
vn.py
Liczba dokumentów: 50
Wykłady Quantopian
Liczba dokumentów: 45
Binance API docs
Liczba dokumentów: 45
FMZ guides
Liczba dokumentów: 38
pysystemtrade
Liczba dokumentów: 34
Freqtrade docs
Liczba dokumentów: 32
quant-trading
Liczba dokumentów: 31
FinRL
Liczba dokumentów: 28
Zipline
Liczba dokumentów: 22
FMZ live strategies
Liczba dokumentów: 21
Jesse
Liczba dokumentów: 17
pyfolio
Liczba dokumentów: 16
Alphalens
Liczba dokumentów: 14
WonderTrader
Liczba dokumentów: 14
backtesting.py
Liczba dokumentów: 11
Technical Analysis
Liczba dokumentów: 9
QTPyLib
Liczba dokumentów: 8
QuantRocket
Liczba dokumentów: 7
Lumibot strategies
Liczba dokumentów: 7
Awesome Quant
Liczba dokumentów: 1

Przeszukaj bibliotekę

Liczba dokumentów: 3,481

BigQuant

This event announcement describes a strategy framework that uses macroeconomic timing to adjust a multi-asset portfolio as markets and economic conditions change. The stated approach is to monitor macro indicators for turning points in the economic cycle,…

Wiele klas aktywówKonstrukcja portfelaStatystykaZarządzanie ryzykiem
BigQuant

This introductory article explains Python’s built-in data types, distinguishing ordered sequences such as lists, tuples, and strings from sets and dictionaries. Its main focus is the list: an ordered, resizable collection that can contain objects of…

Statystyka
BigQuant

This report summary presents a strategic allocation framework that shifts the budgeting unit from asset classes to macroeconomic drivers, aiming to reduce exposure to changing correlations among assets. Principal component analysis is used to derive five…

Wiele klas aktywówInwestowanie czynnikoweKonstrukcja portfelaZarządzanie ryzykiem
BigQuant

This brief strategy example uses two simple moving averages of closing prices to generate entry and exit signals. It buys when the five-day average rises above the ten-day average, placing the order at the following session’s open. After entering, it sells…

AkcjePodążanie za trendemWskaźniki techniczneRealizacja zleceń
BigQuant

The discussion considers how to evaluate a Chinese stock-market tactic that buys during the session as a stock approaches its first daily price-limit rise, then sells on the following day. Because the entry decision happens intraday, it suggests using…

AkcjeRynki chińskieTesty historyczneWybicie
BigQuant

The document reports a factor built from the standardized ratio of closing price to its 20-period average, divided by price-to-book, then normalized by its 60-period standard deviation. It gives an information coefficient of -0.02 and reports cumulative…

AkcjeInwestowanie czynnikoweStatystykaTesty historyczne
BigQuant

This research replication constructs a Chinese equity factor called “Flowers in the Forest” by calculating three component factors and combining them with equal weights. The source describes deriving the daily factor from high-frequency data, a…

Rynki chińskieAkcjeInwestowanie czynnikoweStatystyka
BigQuant

The document introduces volume-synchronized probability of informed trading (VPIN) as a practical way to assess order flow toxicity. It frames toxicity as informed traders’ ability to trade against liquidity providers, potentially causing market makers to…

Handel wysokiej częstotliwościMikrostruktura rynkuZarządzanie ryzykiemStatystyka
BigQuant

This short description covers an indicator that monitors candlesticks for breaks through a dot-dash channel. When a break occurs, it can issue an alert and send email or push notifications. The accompanying captions refer to a channel break on the first bar…

Wskaźniki techniczneWybicieRealizacja zleceń
BigQuant

The document lists fitness measures for a genetic programming module that evolves stock factors. It describes ICIR as the mean information coefficient divided by its standard deviation, with the information coefficient measuring the relationship between…

AkcjeInwestowanie czynnikoweUczenie maszynoweStatystyka
BigQuant

This tutorial describes generating synthetic multivariate financial time series with SDV’s PAR synthesizer, a conditional autoregressive GAN approach. It fits sequences using asset identifiers and stable context fields, with returns and volume as modeled…

Uczenie maszynoweStatystykaTesty historyczneAkcje
BigQuant

This report tracks three China-focused active equity quant portfolios against an active mutual fund benchmark: an enhancement portfolio built from selected fund holdings, a portfolio that filters earnings-surprise stocks, and an enhancement portfolio based…

AkcjeRynki chińskieInwestowanie czynnikoweStrategie oparte na zdarzeniach
BigQuant

This study examines whether unusual changes in industry returns can help anticipate moves in the CSI 300 and CSI 500. It treats extreme long-short industry returns and subsequent trend breakouts as signals, comparing monthly and weekly observations across…

AkcjeRynki chińskieWybicieMomentum
BigQuant

This brief Chinese-language support thread concerns a rolling-training error reported as “NaTType does not support.” A response attributes the failure to a module whose output lacks a date column, and says the rolling-training process needs that field. The…

Uczenie maszynoweStatystykaTesty historyczne
BigQuant

This study summary describes a low-risk portfolio approach for South Korean equities. It forecasts KOSPI 200 constituent volatility with Gaussian process regression, support vector regression, an artificial neural network, and GARCH, then ranks stocks into…

AkcjeUczenie maszynoweZmiennośćKonstrukcja portfela
BigQuant

This brief summary introduces Markowitz modern portfolio theory as a framework for choosing asset weights by balancing expected return and risk. It describes mean and variance as ways to represent asset return characteristics and investor preferences, then…

Konstrukcja portfelaStatystykaZarządzanie ryzykiem
BigQuant

This brief platform support exchange answers whether BigQuant backtest performance reflects commissions and stamp tax. The response says the displayed results include these trading costs, and that their settings can be adjusted during strategy…

Testy historyczneRealizacja zleceńRynki chińskie
BigQuant

This competition update reports diagnostics for the highest-ranked factors and tracks a CSI 1000 index enhancement portfolio. Factor descriptions are anonymized: the report gives average style exposures estimated through daily multivariate regressions and…

Rynki chińskieAkcjeInwestowanie czynnikoweKonstrukcja portfela
BigQuant

This note describes a stock-selection screen combining daily price amplitude above one percent, current volume above ten thousand lots, a higher open, and prior-day turnover above eight percent. It interprets amplitude and volume as signs of active trading,…

Rynki chińskieAkcjeZmiennośćWskaźniki techniczne
BigQuant

This discussion post argues that a quantitative trading operation may need to work across high, medium, and low frequencies. It characterizes high-frequency trading as a field with relatively clear technical aims, including reducing latency and improving…

Handel wysokiej częstotliwościKonstrukcja portfelaRealizacja zleceń
BigQuant

This Chinese-language overview argues that entry and exit timing within a short holding period can affect results, even when a broad market is flat or rising. It contrasts a common schedule of buying at the open and selling at the following close with the…

AkcjeRealizacja zleceńStatystykaTesty historyczne
BigQuant

The document describes a stock-price forecasting study that compares a Kalman filter, XGBoost, and a hybrid that uses XGBoost to select features before passing them to a Kalman filter. Inputs include price and volume data, accounting measures, and quarterly…

AkcjeUczenie maszynoweStatystykaNastroje rynkowe
BigQuant

This brief answer addresses how to keep multiple StockRanker models available for reuse. It recommends following a separate guide’s approach to load the models, then placing them together in a dictionary for storage. The intended benefit is faster future…

Uczenie maszynowe
BigQuant

This article introduces dense neural networks and backpropagation, then outlines an A-share stock selection experiment. A DNN uses connected layers of neurons; training sends predictions forward and propagates errors backward to update weights. The example…

Rynki chińskieAkcjeUczenie maszynoweInwestowanie czynnikowe