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: 1,124

Machine Learning for Trading

This notebook evaluates NLinear, a simple sequence model that subtracts the latest observed level from a lookback window and maps the resulting sequence to a forecast with a linear transformation. It fits the ETF model population on walk-forward folds and…

AkcjeUczenie maszynoweStatystykaTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This case study fits linear models to predict returns and direction in crypto perpetual futures. Its feature matrix is dominated by variations of the perpetual premium, the gap between the contract and spot price that drives funding payments. It contrasts…

KryptoKontrakty bezterminoweUczenie maszynoweStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook presents a conditional autoencoder for equity returns in which a neural network maps stock characteristics to nonlinear factor loadings, while another network extracts contemporaneous latent factors from characteristic-managed portfolio…

AkcjeUczenie maszynoweInwestowanie czynnikoweStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook measures how transaction costs affect a fixed CME futures strategy configuration. It selects the reported configuration through a shared validation-stage process, carries its risk overlay into the cost runs, and applies a declared grid of…

Kontrakty terminoweSurowceTesty historyczneRealizacja zleceń
Machine Learning for Trading

This notebook explains how to rebuild a limit order book from DataBento market-by-order messages for a single NASDAQ symbol and trading day. It models each order, aggregates orders into price levels, and maintains separate bid and ask sides. Correct message…

AkcjeMikrostruktura rynkuRealizacja zleceńStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook compares ways to hedge a short European call when rebalancing is discrete and trades incur proportional costs. It defines self-financing terminal P&L, then trains a neural hedger to minimize expected shortfall under Heston simulated prices. The…

OpcjeUczenie maszynoweZarządzanie ryzykiemRealizacja zleceń
Machine Learning for Trading

This notebook compares six long-only ETF allocation methods designed to reduce reliance on unstable estimates. It applies Ledoit-Wolf covariance shrinkage to estimators that use covariance, and contrasts mean-variance maximum Sharpe with minimum variance,…

Wiele klas aktywówAkcjeInstrumenty o stałym dochodzieKonstrukcja portfela
Machine Learning for Trading

This notebook compares single-objective hyperparameter tuning with a multiobjective search for LightGBM prediction models. The baseline maximizes validation information coefficient (IC). The NSGA-II search instead maximizes IC while minimizing normalized…

Uczenie maszynoweStatystykaTesty historyczneRealizacja zleceń
Machine Learning for Trading

This chapter synthesizes nine case studies that take machine-learning signals through portfolio construction, trading costs, risk overlays, and frozen holdout evaluation. It treats each case study’s progression as the unit of analysis instead of ranking…

Uczenie maszynoweAkcjeTesty historyczneKonstrukcja portfela
Machine Learning for Trading

This assessment traces a single US equities strategy from a frozen validation backtest set to its holdout evaluation. It applies a deterministic rule: choose the candidate with the highest validation Sharpe, breaking ties by backtest hash. Registry records…

AkcjeTesty historyczneStatystykaZarządzanie ryzykiem
Machine Learning for Trading

This notebook runs a selected NASDAQ-100 microstructure configuration on its registered holdout predictions. The model, allocator, concentration, rebalance schedule, risk overlay, and cost assumptions are inherited from earlier work and applied unchanged;…

AkcjeRynki USATesty historyczneZarządzanie ryzykiem
Machine Learning for Trading

This notebook compares ways to size positions in a US equities panel while holding the model, checkpoint, rebalance dates, and selected stocks fixed. Prediction-based methods scale capital by forecast magnitude or interval uncertainty; inverse volatility and…

AkcjeRynki USAKonstrukcja portfelaDobór wielkości pozycji
Machine Learning for Trading

This notebook explains how to select one strategy from a fixed set of US equity backtests and assess the resulting strategy on a separate holdout period. It validates that candidates share the required data and protocol identities, then ranks them by…

AkcjeTesty historyczneZarządzanie ryzykiemStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates an operational workflow for connecting a shared backtest and live strategy to an Interactive Brokers paper-trading session. It checks account identity and state, requests historical bars to initialize indicators, subscribes to…

AkcjeMomentumRealizacja zleceńZarządzanie ryzykiem
Machine Learning for Trading

This notebook compares three linear time-series models, a Transformer encoder, and parameter-free forecasts on daily SPY returns. The linear approaches map a historical window to a multi-day forecast, with variants that separate a smooth component from its…

AkcjeUczenie maszynoweStatystykaTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This notebook presents a multi-round forecasting debate between bull and bear roles. Each side argues for a higher or lower probability of an event, sees the other side’s prior argument in later rounds, and reports a probability and supporting evidence. The…

Uczenie maszynoweStatystykaNastroje rynkoweZarządzanie ryzykiem
Machine Learning for Trading

This notebook examines whether gradient-boosted trees can find nonlinear relationships in NASDAQ-100 microstructure features that a linear model may miss. It focuses on the possibility that order-flow imbalance predicts returns differently depending on the…

AkcjeUczenie maszynoweMikrostruktura rynkuStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook explains an operator-style research agent for iterating on quantitative case studies. Instead of limiting the model to predefined forecasting actions, it gives it general tools for files, shell commands, registry queries, and data inspection.…

Uczenie maszynoweTesty historyczneStatystykaZarządzanie ryzykiem
Machine Learning for Trading

This feasibility analysis checks whether a daily long-short equity ranking strategy can be researched with the available US stock panel. It examines point-in-time universe construction using price and trailing turnover thresholds, compares proportional…

AkcjeRynki USATesty historyczneRealizacja zleceń
Machine Learning for Trading

This notebook refits the configuration selected by earlier validation stages using pre-2021 history, then publishes predictions for a 2021 holdout. It retrieves the chosen configuration from a recorded candidate set or applies the same ranking rule when that…

AkcjeOpcjeUczenie maszynoweTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This analysis introduces option-chain structure and examines a 2020 slice of S&P 500 options for eight underlyings. It explains moneyness, intrinsic and time value, Greeks, implied volatility, and the information represented by volatility skew and term…

OpcjeZmiennośćWycena instrumentów pochodnychMikrostruktura rynku
Machine Learning for Trading

This notebook implements an ESG headline workflow that selects news with keywords, assigns each selected headline to an environmental, social, or governance category, and scores sampled headlines with FinBERT sentiment. It measures the selected pool’s…

Uczenie maszynoweNastroje rynkoweStatystyka
Machine Learning for Trading

This notebook audits an annual-report corpus before it is indexed for financial research. It measures the delay between a fiscal period end and the public filing date, showing why point-in-time applications must use the publication date. It also identifies…

AkcjeUczenie maszynoweRealizacja zleceńTesty historyczne
Machine Learning for Trading

This notebook screens financial and model-based features for their relationship with the next eight-hour return of crypto perpetual contracts. For each settlement, it computes cross-sectional Spearman correlations across eligible contracts, then summarizes…

KryptoKontrakty bezterminoweUczenie maszynoweStatystyka