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
WonderTrader
Liczba dokumentów: 14
Alphalens
Liczba dokumentów: 14
backtesting.py
Liczba dokumentów: 11
Technical Analysis
Liczba dokumentów: 9
QTPyLib
Liczba dokumentów: 8
Lumibot strategies
Liczba dokumentów: 7
QuantRocket
Liczba dokumentów: 7
Awesome Quant
Liczba dokumentów: 1

Przeszukaj bibliotekę

Liczba dokumentów: 1,124

Machine Learning for Trading

This notebook explains how to evaluate probability forecasts and govern a forecasting pipeline. It compares Brier and log scores, expected calibration error, and sharpness; shows how reliability diagrams reveal where forecasts are over- or under-confident;…

StatystykaUczenie maszynoweZarządzanie ryzykiemTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This deployment demonstration retrains a Ridge model on historical daily data for a cross-section of major FX pairs, fetches current bars through an Interactive Brokers paper session, ranks the pairs, and builds a long basket. It walks through connecting to…

Rynek walutowyRealizacja zleceńUczenie maszynoweMikrostruktura rynku
Machine Learning for Trading

This tutorial turns ETF cross-sectional signals into long-only, equal-weight top-ten portfolios and compares Ridge regression and logistic classification with momentum and equal-weight baselines. Models are fitted on walk-forward training windows, with a…

AkcjeTesty historyczneRealizacja zleceńKonstrukcja portfela
Machine Learning for Trading

This study tests whether the poor fit of a linear model to monthly US stock returns comes from its squared-error objective. It holds the unwinsorized forward-return target, features, and walk-forward folds fixed while comparing boosted tree models trained…

AkcjeRynki USAUczenie maszynoweStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook trains a Proximal Policy Optimization agent to liquidate a fixed order over a set horizon. It compares the learned pacing policy with TWAP and an Almgren–Chriss schedule, measuring implementation shortfall and examining when each strategy…

KryptoKontrakty bezterminoweRealizacja zleceńUczenie maszynowe
Machine Learning for Trading

This notebook presents the Rademacher Anti-Serum (RAS) protocol as a way to adjust performance estimates for selecting from a finite class of strategies or signals. Empirical Rademacher complexity estimates how well the candidate performance matrix can align…

StatystykaTesty historyczneZarządzanie ryzykiemUczenie maszynowe
Machine Learning for Trading

This notebook introduces NLinear as a baseline for predicting stock returns from ordered feature windows. Each example contains 60 consecutive sessions for one stock. For every feature, the model subtracts its latest value, maps the resulting history to a…

AkcjeUczenie maszynoweStatystykaTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This reference describes two public SEC filing sources for studying equity positions and insider activity. Quarterly 13F reports provide institutional holdings, either for a curated set of managers or through bulk data covering a full filing window. Form 4…

AkcjeRynki USAKonstrukcja portfelaStrategie oparte na zdarzeniach
Machine Learning for Trading

This notebook reconstructs the prevailing national best bid and offer (NBBO) for each AAPL trade during the regular session on March 16, 2020. It chronologically combines quote and trade events, carries the latest bid and ask forward, and removes trades…

AkcjeMikrostruktura rynkuRealizacja zleceńStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook fits TabM neural models to an S&P 500 options short-straddle return target and compares three model capacities on the same feature panel used by linear and boosting approaches. TabM shares a neural backbone across ensemble members, while…

OpcjeAkcjeUczenie maszynoweTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates deep hedging for a short European call. It simulates geometric Brownian motion paths, uses Black–Scholes delta hedging as a benchmark, and trains a semi-recurrent neural network to choose underlying positions that minimize a…

OpcjeWycena instrumentów pochodnychUczenie maszynoweZarządzanie ryzykiem
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates position-level controls for an S&P 500 equity-and-options allocation, comparing fixed stop losses, trailing stops, and time exits with each strategy's own no-overlay baseline. It selects an eligible strategy lineage using validation…

AkcjeOpcjeZarządzanie ryzykiemTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This document describes a foreign exchange OHLCV dataset covering G10 majors and crosses, with daily and four-hour bars from OANDA. It outlines how the data can be downloaded, loaded, filtered by pair or date range, and explored through coverage summaries…

Rynek walutowyStatystykaZmienność
Machine Learning for Trading

This document demonstrates Instrumented PCA, in which asset factor loadings are modeled as linear functions of characteristics observed before the return. It uses alternating least squares to estimate the characteristic-to-loading map and realized factors,…

AkcjeInwestowanie czynnikoweUczenie maszynoweStatystyka
Machine Learning for Trading

This document describes a reproducible US equities benchmark drawn from the Chen, Pelger, and Zhu asset-pricing replication archive. It contains roughly 1.2 million monthly stock observations from 1967 through 2016, with 46 firm characteristics,…

AkcjeInwestowanie czynnikoweUczenie maszynoweRynki USA
Machine Learning for Trading

This document explains how TSMixer processes a stock’s recent feature history as a sessions-by-features matrix. Its blocks mix information down feature columns across time, then across features within each session. Stacking blocks lets those operations…

AkcjeUczenie maszynoweMomentumTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This notebook uses registered walk-forward GBM predictions for ETFs and CME futures to compare equal weighting, inverse conformal-width weighting, and weighting proportional to positive prediction scores. It calibrates entity-specific Mondrian…

AkcjeKontrakty terminoweZarządzanie ryzykiemDobór wielkości pozycji
Machine Learning for Trading

This notebook compares zero-shot Chronos and TinyTimeMixer forecasts with an LSTM and a penalized linear model on an ETF panel. Every model receives the same univariate historical context, but the pretrained models forecast that context series rather than…

AkcjeUczenie maszynoweStatystykaTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This notebook estimates whether a crypto perpetuals premium z-score is associated with subsequent eight-hour returns under an intervention, adjusting for price volatility, funding rate, and the premium’s deviation from its recent mean. Double machine…

KryptoKontrakty bezterminoweUczenie maszynoweStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates whether option-market measures can rank future returns across stocks. It fits declared linear models on option-derived features, using walk-forward validation, and compares penalty strengths for ridge, lasso, and elastic net. The…

OpcjeAkcjeZmiennośćUczenie maszynowe
Machine Learning for Trading

This notebook explains how GARCH turns volatility clustering into a per-session feature. It first uses return plots and an ARCH-LM test to check whether squared returns depend on their own lags. In a GARCH(1,1) model, the response to a new shock and the…

ZmiennośćWskaźniki techniczneZarządzanie ryzykiemStatystyka
Machine Learning for Trading

This study asks whether option-market quantities can rank future stock returns. Its features include implied volatility across maturities, put-call skew, term-structure slope, and the variance risk premium. Because many measures are represented in several…

OpcjeAkcjeZmiennośćUczenie maszynowe
Machine Learning for Trading

This notebook adapts an adversarial stochastic discount factor design to daily U.S. equities. A portfolio-weight network forms a factor from next-day excess returns, while a competing moment network helps train the pricing kernel; a separate beta network…

AkcjeInwestowanie czynnikoweUczenie maszynoweStatystyka
Machine Learning for Trading

This document develops a daily feature panel for ranking twenty currency pairs at the New York 5 PM close. It distinguishes rankable signals, such as standardized multi-horizon returns and channel position, from market-state measures such as volatility,…

Rynek walutowyPowrót do średniejMomentumZmienność