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
Quantpedia
Liczba dokumentów: 86
TqSdk
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: 12,226

SuperMind

This document describes a Chinese stock screen combining turnover, a robot-industry theme, tradable market value, price change, and large-order flow. Its stated target is robot-related stocks with turnover between 3% and 12%, tradable capitalization below 10…

AkcjeRynki chińskieMomentumMikrostruktura rynku
SuperMind

This document describes a Chinese stock screen combining daily price range, market capitalization, profitability, and a rising-price condition. It selects stocks with an intraday high-low range of at least 1%, market capitalization under 10 billion yuan,…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki technicznePodążanie za trendem
SuperMind

This A-share screening proposal combines daily price amplitude above 1%, an outstanding convertible-bond name, and a large reversal-style candle. The example formula treats a session as qualifying when the close is at least 5% above the open or the open is…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneZmienność
SuperMind

The article proposes screening A-shares for daily amplitude of at least 1%, market capitalization under 10 billion yuan, positive net profit, and a weekly five-period moving average crossing above the ten-period average. It presents formula and Python…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneMomentum
SuperMind

The document presents an A-share screening idea combining metaverse industry classification with relative trading volume between 1.5 and 6 times a reference average. It also uses a closing-price ceiling of 18.5 and, in its final version, a…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneStatystyka
SuperMind

This BigQuant forum answer explains how to use a different feature set in each iteration of a rolling model workflow. The example loop updates training and test start and end dates for each rolling window, disables the backtest module during model runs, and…

Uczenie maszynoweTesty historyczneStatystyka
SuperMind

This post describes a short-term A-share screening approach that combines daily price range, robotics-related business exposure, a circulating market-cap ceiling, and a positive recent return filter. It also proposes adding industry and valuation or…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneMomentum
SuperMind

This proposed A-share screen combines a daily price-amplitude threshold, a morning-star pattern, and a company-type filter. The post frames it as a blend of technical and fundamental considerations, while its example defines eligible company types through…

AkcjeWskaźniki techniczneZarządzanie ryzykiem
SuperMind

This A-share stock screen combines a positive MACD reading, positive trailing P/E, and a control-position ratio above 21. It is intended to run before the market opens each trading day. The document explains the MACD condition as a way to identify strength,…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentum
SuperMind

The document presents a Chinese stock-screening idea that combines three technical conditions: at least five moving averages converge, the KDJ indicator has just formed a bullish crossover, and the 30-day average is rising or flat. It interprets clustered…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentum
SuperMind

This post describes an A-share screening rule based on turnover between 3% and 12%, an opening price within 5% of the 10-day moving average, and a stated control-strength condition above 21. It presents the screen as a combination of trading activity,…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneMomentum
SuperMind

This post presents an A-share stock screen combining a daily price-range threshold, a nonempty convertible-bond name field, and a high ranking by large-order net volume. Its stated final selection rule takes the top 30 stocks by daily large-order net volume,…

AkcjeRynki chińskieMikrostruktura rynkuWskaźniki techniczne
SuperMind

This post outlines a Chinese equity screen combining a daily range above 1%, dates in 2021, and a current low below the prior day's low. Its final stated selection also adds valuation filters: a price-to-earnings ratio below 30 and a price-to-book ratio…

AkcjeRynki chińskieZmiennośćWskaźniki techniczne
SuperMind

This note describes a simple technical screen for Chinese stocks: select observations from 2021 where the daily high-low range exceeds 1% and the current high equals the highest high over the current and prior day. The author frames a large range as a sign…

AkcjeRynki chińskieZmiennośćWskaźniki techniczne
SuperMind

The article outlines an A-share stock selection screen combining turnover, company size, profitability, and past price-limit events. It selects shares with turnover between 3% and 12%, market capitalization below 10 billion yuan, no reported loss, and at…

AkcjeRynki chińskieMomentumInwestowanie czynnikowe
SuperMind

This post combines a stock universe selected through an intelligent query with a dual moving average rule. The proposed rule buys when the five-day average is above the twenty-day average and sells when it falls below, while the universe is screened for low…

AkcjeWskaźniki technicznePodążanie za trendemRynki chińskie
SuperMind

This post describes a Chinese equity screen combining daily price amplitude, dividend yield, and a large-order net-flow ranking. It presents the factors as signals for volatility, company profitability, and market interest, then shows example implementations…

AkcjeRynki chińskieInwestowanie czynnikoweWskaźniki techniczne
SuperMind

The post proposes a stock screen that combines a recent increase in institutional buying, weekly MACD above its zero line, and a high historical dividend payout ratio. It interprets the buying measure as evidence of institutional interest, weekly MACD as a…

Rynki chińskieAkcjeWskaźniki techniczneMomentum
SuperMind

This overview surveys recurring problems in quantitative trading, including unreliable or incomplete data, model risk, slippage and fees, parameter selection, real-time monitoring, and processing speed. It also discusses choosing machine-learning methods and…

Zarządzanie ryzykiemTesty historyczneRealizacja zleceńUczenie maszynowe
SuperMind

This document describes a daily Chinese equity screen combining three conditions: turnover between 3% and 12%, the product of price change and net large-order volume above zero, and MACD above zero. It presents the rule as a way to select stocks with…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneMomentum
SuperMind

This A-share stock screen combines a 14-period RSI below 65 with a positive prior-day main-fund net inflow. The stated rationale is that a relatively lower RSI may indicate rebound potential, while the fund-flow condition adds a capital-flow filter. The…

Rynki chińskieAkcjeWskaźniki techniczneMomentum
SuperMind

This Chinese equity screening idea combines three conditions: the 20-day moving average must exceed the 120-day moving average, the stock must have recorded at least two limit-up sessions in the prior 500 days, and its volume ratio must rank among the top…

AkcjeRynki chińskieMomentumWskaźniki techniczne
SuperMind

This Chinese equity screen combines a turnover rate between 3% and 12%, an outside-to-inside trading volume ratio above 1.3, and displayed buy volume greater than sell volume. The article presents the filters as a way to find actively traded stocks with…

AkcjeRynki chińskieMikrostruktura rynkuWskaźniki techniczne