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-screening approach selects securities with MACD above zero and a weekly close crossing above its 30-week moving average, then ranks candidates by market attention or heat. It runs after each trading day’s close. The stated rationale is to pair a…

AkcjeMomentumPodążanie za trendemWskaźniki techniczne
SuperMind

This document presents a Chinese equity screen that combines a turnover band with seven consecutive declining sessions and a nonempty name for an outstanding convertible bond. It then proposes adding fundamental filters: market capitalization above the…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneStatystyka
SuperMind

This stock-selection rule combines three filters: a high-to-low daily range above 1%, a daily decline between 4% and 5%, and a positive price-to-earnings ratio. The article offers formula and Python examples, although the displayed formula does not appear to…

AkcjeWskaźniki techniczneStatystykaTesty historyczne
SuperMind

This stock-selection idea screens shares whose codes begin with 60, whose high-to-low daily range exceeds 1%, and that meet a reversal or “wraparound” candlestick condition. The article gives formula and Python examples, but the definitions are not fully…

AkcjeWskaźniki techniczneRynki chińskieTesty historyczne
SuperMind

This screening method selects stocks with market capitalization below 10 billion yuan, positive earnings, and an RSI below 65, then orders candidates by money-flow strength. It describes the money-flow measure as Chaikin Money Flow and gives a 20-period…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentumInwestowanie czynnikowe
SuperMind

This stock screen combines three conditions: daily amplitude above 1, at least one limit-up event within the past month, and a 20-day moving average above the 120-day moving average. The moving-average relationship is intended to identify an upward trend,…

AkcjePodążanie za trendemWskaźniki techniczneRynki chińskie
SuperMind

This Chinese stock-screening idea ranks candidates by volume ratio and filters for turnover between 2% and 9% and a positive ten-day gain below 35%. The article interprets stronger volume ratio as greater investor attention, the turnover range as a sign of…

AkcjeRynki chińskieMomentumWskaźniki techniczne
SuperMind

This stock-selection rule combines a turnover filter, a beverage and alcohol industry screen, and a weekly moving-average crossover. It selects stocks with turnover between 3% and 12% when the weekly five-period moving average crosses above the ten-period…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczne
SuperMind

The post describes a stock-selection screen based on three technical conditions: price amplitude above a threshold, a rounded price shape, and a rising DEA indicator. It interprets the amplitude condition as a way to select active stocks without excessive…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentum
SuperMind

This stock-selection rule combines a 14-period RSI below 65 with three consecutive declining sessions and a condition intended to identify upward divergence between short- and longer-term moving averages. The post presents the rule as a way to screen for…

AkcjeRynki chińskieWskaźniki techniczneMomentum
SuperMind

This stock-selection proposal combines a price-amplitude filter with a turnover and auction-volume condition, then requires return on equity (ROE) to exceed a stated threshold over five years. The central liquidity-style condition is yesterday's turnover…

Rynki chińskieAkcjeInwestowanie czynnikoweWskaźniki techniczne
SuperMind

This Chinese-language community discussion asks how to calculate a market measure commonly translated as main-force net inflow. The post proposes defining it as the sum of actively initiated buy orders classified as large and extra-large. This frames the…

AkcjeMikrostruktura rynkuStatystyka
SuperMind

This post proposes a short-term China A-share screen combining three conditions: prior-session amplitude above 1%, tradable shares no greater than 5.5 billion, and more than two limit-up days within ten sessions. The rationale is to find active, relatively…

Rynki chińskieAkcjeMomentumWskaźniki techniczne
SuperMind

This stock-selection screen combines trading activity, company size, market value, and profitability. Its final criteria require turnover of up to 12%, circulating market value between 10 and 100 billion yuan, circulating share count no greater than 5.5…

Rynki chińskieAkcjeInwestowanie czynnikoweDobór wielkości pozycji
SuperMind

The document describes an A-share stock screen for companies associated with robotics. Its stated filters include turnover between 3% and 12%, total market value below 10 billion yuan, positive net income, and circulating market value below 10 billion yuan.…

AkcjeRynki chińskieInwestowanie czynnikowe
SuperMind

This document presents an A-share stock selection idea that combines turnover between 3% and 12%, a K indicator below 20, and three consecutive days of falling closing prices. It describes the signal as a technical screen for stocks that might merit…

AkcjeWskaźniki technicznePowrót do średniej
SuperMind

This document outlines an equity screen beginning with stocks whose daily price range exceeds 1%, market capitalization is at most 10 billion yuan, and average net profit is positive, while excluding stocks that hit the daily limit on the prior session. Its…

AkcjeWskaźniki techniczneInwestowanie czynnikoweZarządzanie ryzykiem
SuperMind

This document presents an equity selection rule using a turnover range of 3% to 12%, seven consecutive down days, and a pattern described as the start of a strong advance. It gives indicator-formula and Python examples intended to identify the setup,…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentumWybicie
SuperMind

This document describes an equities screening rule combining a turnover range, beverage and alcohol industry classification, and a comparison between displayed best bid and ask quantities. It presents the intended screen as selecting stocks with turnover…

AkcjeMikrostruktura rynkuWskaźniki techniczneTesty historyczne
SuperMind

This document describes a short-term Chinese equity screen using three conditions: a share price below 12, more than two limit-up sessions within ten days, and amplitude above one. It frames repeated limit-ups as a possible sign of continued upside and…

AkcjeMomentumWybicieRynki chińskie
SuperMind

This stock-screening idea combines three conditions: a rising 30-day moving average, three consecutive declining sessions, and a reported increase in position or capital inflow greater than five percent. The rationale pairs a positive longer-term trend with…

AkcjeWskaźniki technicznePowrót do średniejMomentum
SuperMind

This reference catalog groups Python libraries used across quantitative finance. It covers strategy research and backtesting, technical indicators, risk and portfolio analysis, scientific computing, derivatives pricing, factor and time-series analysis,…

Testy historyczneWskaźniki techniczneZarządzanie ryzykiemKonstrukcja portfela
SuperMind

This Chinese equity screen requires turnover between 3% and 12%, a rising DEA condition, and a reversal pattern described as a rebound after a short pullback. The note frames turnover as a measure of trading activity and rising DEA as evidence of an upward…

AkcjeWskaźniki techniczneMomentumRynki chińskie
SuperMind

This Chinese stock-selection rule combines three filters: rank stocks among the top 100 by volume ratio, rank the top 100 by the absolute difference between the previous day’s limit-down price and opening price, and require at least two limit-up days within…

AkcjeMomentumZmiennośćRynki chińskie