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
Binance API docs
Liczba dokumentów: 45
Wykłady Quantopian
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: 12,226

SuperMind

This stock selection approach filters for shares associated with the metaverse theme, then checks for an upward-sloping 30-day moving average and sorts qualifying names by a measure of individual stock interest. The article presents this as a way to combine…

Rynki chińskieAkcjeMomentumWskaźniki techniczne
SuperMind

This Chinese stock-selection note proposes screening for price amplitude above 1, large-order net-volume readings above 0.05 over at least three consecutive days, and then ranking by fund strength. It presents the combination as a short- to medium-term way…

AkcjeMikrostruktura rynkuWskaźniki techniczneRynki chińskie
SuperMind

This Chinese stock-screening note combines three ideas: rank stocks by volume ratio as a proxy for fund strength, require the previous day's adjusted turnover rate to exceed 8%, and look for a shortening MACD histogram on a 15-minute chart. It presents the…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentumRynki chińskie
SuperMind

This Chinese stock-selection note combines a turnover-rate range of 3% to 12% with a reversal pattern and a signal described as the start of a major advance. Its example formula adds a close-above-moving-average condition and platform-specific filters. The…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentumRynki chińskie
SuperMind

This short-term equity screen combines a large daily range, a recent strong up day, elevated current volume, and an opening price above the prior close. The stated lookback is 25 trading days for the strong-gain condition. The article describes the…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentumWybicie
SuperMind

This stock screen combines an amplitude threshold with simultaneous crossovers among three moving-average pairs and at least one limit-up event during roughly the prior month. It is presented as a way to find shares showing strong recent movement and…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentumZarządzanie ryzykiem
SuperMind

The post describes a stock screen requiring a ticker that begins with 60, turnover between 3% and 12%, and total market value above 200 million yuan. Its Python example retrieves listed-stock information, checks the ticker prefix, and then filters daily data…

AkcjeRynki chińskie
SuperMind

This post outlines a stock selection screen based on three stated conditions: association with the metaverse theme, an upward-sloping 30-day moving average, and turnover between 2% and 9%. The accompanying indicator references and Python example illustrate…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczne
SuperMind

This document presents a short-term Chinese stock selection rule based on three market activity measures: turnover between 3% and 12%, first-level bid volume greater than ask volume, and a volume ratio between 1.5 and 6. It frames the turnover and order-book…

Rynki chińskieAkcjeWskaźniki techniczneMikrostruktura rynku
SuperMind

This document describes a daily stock screen combining price movement and a basic valuation condition. It selects stocks with amplitude above 1, at least two limit-up events within the prior 500 days, and a positive P/E ratio. The rationale is that recent…

Rynki chińskieAkcjeMomentumWskaźniki techniczne
SuperMind

This Chinese-language article proposes screening mainland-listed stocks for a turnover rate between 3% and 12%, excluding Beijing-listed shares, and requiring a rising-bottom pattern. Its accompanying Python example adds further filters, including excluding…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneZarządzanie ryzykiem
SuperMind

The document describes a Chinese equity screening rule combining three conditions: daily amplitude above a threshold, evidence of main-fund control on the previous day, and a close above the previous day’s low. It frames the combination as a way to find…

AkcjeWskaźniki techniczneRynki chińskie
SuperMind

This stock screen selects companies associated with the metaverse concept, then applies a price condition and a relative-volume band. It requires the close to exceed the previous session’s low and volume relative to its five-session average to be above 1.5…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneZarządzanie ryzykiem
SuperMind

This Chinese equity screen combines three conditions: at least five moving averages are described as converging, the tradable share float is no more than 5.5 billion shares, and the ten-day return is positive but below 35%. The article frames this…

AkcjeMomentumWskaźniki techniczneRynki chińskie
SuperMind

This stock screen combines turnover between 3% and 12% with seven consecutive sessions in which the closing price falls, then filters for a daily price change below 2.6% and above -5%. The article presents the rule as a way to find stocks after a sustained…

AkcjePowrót do średniejWskaźniki techniczneRynki chińskie
SuperMind

This stock screen combines three daily price conditions: amplitude greater than 1%, an opening price within 5% of the 10-day moving average, and a current low below the previous day's low. The document includes formula and Python examples for calculating…

AkcjeWskaźniki techniczneZmiennośćRynki chińskie
SuperMind

This equity screen targets stocks in the metaverse sector that recorded a limit-up move within the prior 25 days and whose opening price falls between 2% below and 5% above the reference close. The post describes selecting candidates before 10 a.m. for…

AkcjeRynki chińskieMomentumWybicie
SuperMind

This stock screen combines a daily turnover rate between 3% and 12%, a positive change in the KDJ K value, and an indicator intended to identify institutional accumulation. The document provides formula and Python examples, with the Python version also…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentumRynki chińskie
SuperMind

The document explains the Crank–Nicolson implicit finite-difference scheme for solving the one-dimensional heat equation. It contrasts this approach with an explicit method that requires small time steps, describing Crank–Nicolson as averaging spatial…

Statystyka
SuperMind

The document proposes a stock screen combining three conditions: relatively large price amplitude, upward divergence in the day’s moving averages, and a limit-down price at the prior session’s 9:15 matching stage. The stated rationale is to find volatile…

Rynki chińskieAkcjeWskaźniki technicznePowrót do średniej
SuperMind

This Chinese A-share stock screen selects shares with a daily high-low range above a stated threshold, while excluding Beijing-listed stocks and specified board categories. The article also describes a refinement that keeps prices close to a 60-period moving…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneZarządzanie ryzykiem
SuperMind

The document describes a Chinese stock selection screen that combines a 14-period RSI below 65, the product of percentage price change and an oversized-order net inflow measure above 1, and a circulating market capitalization between 5 billion and 10 billion…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki technicznePowrót do średniej