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
QuantRocket
Liczba dokumentów: 7
Lumibot strategies
Liczba dokumentów: 7
Awesome Quant
Liczba dokumentów: 1

Przeszukaj bibliotekę

Liczba dokumentów: 1,124

Machine Learning for Trading

This utility describes how to validate a migration that changes backtest identifiers without rerunning the underlying computations. It scans database schemas to discover columns containing registered addresses, including embedded references in text…

Testy historyczneStatystyka
Machine Learning for Trading

This analysis assesses whether signals selected in multiple trading case studies appear dependable enough for further use. It compares validation information coefficients (IC) with holdout evidence, examines stability and reproducibility, and contrasts…

Uczenie maszynoweStatystykaTesty historyczneZarządzanie ryzykiem
Machine Learning for Trading

This tutorial surveys features built from asset price and volume histories, including returns across horizons, trend and reversal measures, several volatility estimators, volatility regimes, liquidity, tail risk, and cross-sectional normalization. It…

Wskaźniki techniczneMomentumZmiennośćUczenie maszynowe
Machine Learning for Trading

This notebook measures how an S&P 500 options strategy's validation performance changes under different assumed fractions of the quoted spread paid. It selects one baseline strategy per model family, then reruns each across spread-cost assumptions and both a…

OpcjeRealizacja zleceńTesty historyczneZarządzanie ryzykiem
Machine Learning for Trading

This document presents a reusable state machine for automated trading halts, with closed, open, and half-open states. It applies the same transition logic to four risks: account drawdown, daily loss, consecutive losing sessions, and system latency. After a…

Zarządzanie ryzykiemRealizacja zleceńTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This notebook explains instrumented principal component analysis (IPCA) for an equity panel with option-surface features. Unlike ordinary PCA, which estimates each stock's exposures from its return history, IPCA models exposures as a shared linear function…

AkcjeOpcjeInwestowanie czynnikoweUczenie maszynowe
Machine Learning for Trading

This notebook generates predictions for a previously untouched ETF holdout window using the configuration selected on validation data. It rebuilds the training specification to end one label horizon before the window opens, refits the model, preserves the…

Testy historyczneZarządzanie ryzykiemStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook outlines a pipeline for extracting supplier, customer, and competitor relationships from company 10-K filings and storing them as a Neo4j knowledge graph. A local language model proposes structured subject-predicate-object triples, after which…

AkcjeUczenie maszynoweStatystykaZarządzanie ryzykiem
Machine Learning for Trading

This dataset guide compares two sources of US equity tick data for order book and market microstructure research. Databento market-by-order records provide preprocessed add, modify, cancel, and trade events, while NASDAQ ITCH supplies a raw exchange feed…

AkcjeMikrostruktura rynkuRealizacja zleceń
Machine Learning for Trading

This document describes registry checks for deciding whether to reuse or rerun model training and backtests. Runs are identified by hashes derived from their specifications; a run is reusable only when its expected artifacts are present. Missing pieces mark…

Testy historyczneUczenie maszynoweStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook explains why a generic target-weight risk overlay cannot govern the described S&P 500 short-straddle strategy. The options engine allocates fixed capital fractions to weekly cohorts and normalizes weights within each cohort; scaling those…

OpcjeZarządzanie ryzykiemTesty historyczneWycena instrumentów pochodnych
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates fine-tuning a transformer for financial named entity recognition, turning text spans into structured organization, person, money, date, and percentage fields. It introduces BIO boundary labels and explains how word-level…

Uczenie maszynoweStatystykaNastroje rynkoweAkcje
Machine Learning for Trading

This notebook studies gradient boosting for cross-sectional prediction of CME futures returns. It varies tree capacity through leaf-count profiles and compares squared-error, absolute-error, and Huber objectives, which differ in how strongly extreme…

Kontrakty terminoweSurowceUczenie maszynoweTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This notebook explains three ways to turn minute-level NASDAQ-100 data into model-based features: a rolling HAR regression for variance forecasts and forecast errors, a Fourier transform for recent volume patterns, and depth-two path signatures for the order…

AkcjeZmiennośćMikrostruktura rynkuStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook adds a temporal convolutional network (TCN) to a comparison of sequence models for forecasting cryptocurrency perpetual funding premiums. Causal padding ensures each position uses only current and earlier observations, while dilated…

KryptoKontrakty bezterminoweUczenie maszynoweTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This notebook compares four ways to retrieve passages from a corpus of company filing text: BM25, dense embeddings, reciprocal rank fusion (RRF), and a cross-encoder reranker. RRF combines ranked lists rather than raw scores, so it can join lexical and…

Uczenie maszynoweStatystykaAkcjeRynki USA
Machine Learning for Trading

This document presents an end-to-end forecasting architecture that combines a research panel, an aggregate forecast, an adversarial debate, and a supervisor. The supervisor identifies disagreements, searches for clarifying evidence, and proposes a…

Uczenie maszynoweStatystykaZarządzanie ryzykiem
Machine Learning for Trading

This case study evaluates daily cross-sectional signals across a broad US stock universe and lays out a long research pipeline, from point-in-time data and engineered features through model comparison, portfolio construction, costs, and holdout assessment.…

AkcjeUczenie maszynoweMomentumPowrót do średniej
Machine Learning for Trading

This module estimates parameters for simulated crypto markets used in reinforcement-learning environments. It loads hourly perpetual-market data for a selected symbol, computes close-to-close log returns, and fits a GARCH(1,1) volatility model. If the…

KryptoKontrakty bezterminoweZmiennośćMikrostruktura rynku
Machine Learning for Trading

This notebook organizes cross-case-study comparisons of LightGBM models, using linear models and TabM as reference families where available. It evaluates configurations across tree sizes, regression losses, checkpoints, and classification objectives. The…

Uczenie maszynoweStatystykaTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This document describes a Gymnasium environment for training an agent to liquidate a position over a fixed horizon. The observation combines remaining inventory and time with spread, market depth, volatility, and a normal or stressed regime. A continuous…

Uczenie maszynoweRealizacja zleceńMikrostruktura rynkuZmienność
Machine Learning for Trading

This notebook compares LightGBM with an MLP, TabM, and, when available, TabPFN for predicting ETF forward returns from tabular features. Models are evaluated on shared chronological walk-forward folds, with rank information coefficient and training time as…

AkcjeUczenie maszynoweStatystykaTesty historyczne
Machine Learning for Trading

The document describes a validation-stage comparison of fixed and trailing stop rules for FX strategies. For each return label, it selects a parent strategy from a sealed cohort of signal and allocation results, then varies the declared position-level risk…

Rynek walutowyZarządzanie ryzykiemTesty historyczneDobór wielkości pozycji
Machine Learning for Trading

This notebook compares ordinary least squares with Ridge, LASSO, and Elastic Net for predicting 21-day forward returns across ETFs. The models use the same declared walk-forward folds, with a purge gap matched to the label horizon. Each fold clips feature…

AkcjeUczenie maszynoweStatystykaTesty historyczne