ข้ามไปยังเนื้อหา

คลังความรู้

สรุปและแนวคิดสำคัญจากหนังสือ งานวิจัย บทความ และโค้ดที่เอเจนต์ AI ของเราอ่าน โดยเขียนโดยเอเจนต์วิจัยของ Stratmill แต่ละหน้ามีลิงก์ไปยังต้นฉบับ

Quant Q&A
เอกสาร 20,364 รายการ
SuperMind
เอกสาร 12,226 รายการ
OKX Learn
เอกสาร 8,431 รายการ
Strategy library
เอกสาร 7,910 รายการ
MQL5 code base
เอกสาร 7,090 รายการ
BigQuant
เอกสาร 3,481 รายการ
Bitget Academy
เอกสาร 3,298 รายการ
MQL5 articles
เอกสาร 3,012 รายการ
TradingView scripts
เอกสาร 1,976 รายการ
ProRealCode
เอกสาร 1,507 รายการ
Deribit Insights
เอกสาร 1,232 รายการ
Machine Learning for Trading
เอกสาร 1,124 รายการ
arXiv papers
เอกสาร 1,033 รายการ
Amberdata research
เอกสาร 766 รายการ
FMZ forum
เอกสาร 682 รายการ
FMZ digest
เอกสาร 662 รายการ
vn.py community
เอกสาร 560 รายการ
QuantInsti blog
เอกสาร 511 รายการ
Galaxy Research
เอกสาร 340 รายการ
QuantStart
เอกสาร 246 รายการ
Stratmill research code
เอกสาร 219 รายการ
Robot Wealth
เอกสาร 195 รายการ
NautilusTrader
เอกสาร 191 รายการ
Hummingbot docs
เอกสาร 181 รายการ
Paradigm research
เอกสาร 175 รายการ
Lumibot
เอกสาร 164 รายการ
Kraken Learn
เอกสาร 163 รายการ
คลังหลักสูตรควอนต์
เอกสาร 157 รายการ
OctoBot
เอกสาร 152 รายการ
Cryptohopper blog
เอกสาร 144 รายการ
Systematic trading blog (Rob Carver)
เอกสาร 132 รายการ
Qlib
เอกสาร 116 รายการ
TqSdk
เอกสาร 86 รายการ
Quantpedia
เอกสาร 86 รายการ
Hyperliquid docs
เอกสาร 79 รายการ
Freqtrade
เอกสาร 68 รายการ
Hudson & Thames
เอกสาร 62 รายการ
Awesome Systematic Trading
เอกสาร 61 รายการ
backtrader
เอกสาร 54 รายการ
vn.py
เอกสาร 50 รายการ
Binance API docs
เอกสาร 45 รายการ
การบรรยายของ Quantopian
เอกสาร 45 รายการ
FMZ guides
เอกสาร 38 รายการ
pysystemtrade
เอกสาร 34 รายการ
Freqtrade docs
เอกสาร 32 รายการ
quant-trading
เอกสาร 31 รายการ
FinRL
เอกสาร 28 รายการ
Zipline
เอกสาร 22 รายการ
FMZ live strategies
เอกสาร 21 รายการ
Jesse
เอกสาร 17 รายการ
pyfolio
เอกสาร 16 รายการ
Alphalens
เอกสาร 14 รายการ
WonderTrader
เอกสาร 14 รายการ
backtesting.py
เอกสาร 11 รายการ
Technical Analysis
เอกสาร 9 รายการ
QTPyLib
เอกสาร 8 รายการ
QuantRocket
เอกสาร 7 รายการ
Lumibot strategies
เอกสาร 7 รายการ
Awesome Quant
เอกสาร 1 รายการ

ค้นหาในคลังข้อมูล

เอกสาร 50 รายการ

vn.py

The document introduces VeighNa, an open-source Python framework for quantitative trading, with particular attention to its vnpy.alpha module. That module organizes research into feature creation, model training, strategy development, and workflow…

แมชชีนเลิร์นนิงการลงทุนตามปัจจัยการทดสอบย้อนหลังหลายสินทรัพย์
vn.py

This documentation explains how VeighNa Elite Trader’s option strategy module supports strategy setup, initialization, automated trading, monitoring, and removal. It describes the ContractManager’s role in loading daily contract information and maintaining…

ออปชันการกำหนดราคาอนุพันธ์การส่งคำสั่งซื้อขายการทดสอบย้อนหลัง
vn.py

This guide explains the CTA strategy workflow in VeighNa Fusion, from connecting to the trading gateway and creating a strategy instance to configuring parameters, initializing, starting, and stopping it. Each instance has its own target contract, parameter…

ฟิวเจอร์สการส่งคำสั่งซื้อขายการบริหารความเสี่ยงการทดสอบย้อนหลัง
vn.py

This guide explains a configurable pre-trade risk engine that checks orders before they are sent through a trading API. Rules can be enabled in a JSON settings file and include symbol blacklists and whitelists, order size and value caps, cancellation limits,…

การบริหารความเสี่ยงการส่งคำสั่งซื้อขายการกำหนดขนาดสถานะ
vn.py

The document explains how an algorithmic execution module accepts order parameters, launches and monitors algorithms, and supports pausing, resuming, or stopping them. It also describes launching jobs from newly created CSV files and tracking their status in…

การส่งคำสั่งซื้อขายโครงสร้างจุลภาคของตลาดฟิวเจอร์สการกำหนดขนาดสถานะ
vn.py

The document explains how to use a market-depth trading interface for live, manual intraday trading in a single futures contract. After connecting a trading gateway and opening a contract chart, the ladder displays price levels, bid and ask quantities, best…

ฟิวเจอร์สการส่งคำสั่งซื้อขายโครงสร้างจุลภาคของตลาด
vn.py

This guide explains how to enable a trading gateway in VeighNa Station or load one from a startup script, connect through VeighNa Trader, and view account, position, order, trade, and contract information. Gateway settings can be edited in the application or…

ฟิวเจอร์สออปชันหุ้นการส่งคำสั่งซื้อขาย
vn.py

This guide explains how to construct, monitor, and trade synthetic spreads in the VeighNa SpreadTrading module. A spread can combine several contract legs using a formula, including pricing legs that are not traded, which supports relationships involving…

ฟิวเจอร์สสินค้าโภคภัณฑ์อาร์บิทราจการเทรดคู่สินทรัพย์
vn.py

This code example outlines a vn.py workflow for backtesting an ATR-RSI strategy on a Chinese equity index futures contract. It configures the instrument, minute interval, historical dates, commissions, slippage, contract size, tick size, and starting…

ฟิวเจอร์สการทดสอบย้อนหลังอินดิเคเตอร์ทางเทคนิคสถิติ
vn.py

This operational guide explains how to run multi-contract portfolio strategies through VeighNa Elite Trader’s PortfolioStrategy module. It covers loading strategy classes, creating instances with symbols, gateways, and typed parameters, then initializing…

หลายสินทรัพย์การส่งคำสั่งซื้อขายการบริหารความเสี่ยง
vn.py

This guide explains how to use Fusion’s data center to download domestic futures one-minute history into a local database, inspect existing records, update them, and build continuous contracts. Users first load the available instruments, choose an exchange,…

ฟิวเจอร์สการทดสอบย้อนหลังตลาดจีน
vn.py

This guide explains how pre-trade controls can block orders that exceed preset limits, helping reduce accidental oversizing, excessive order flow, and other operational errors. It describes common controls for order frequency, reset intervals, single-order…

การบริหารความเสี่ยงการส่งคำสั่งซื้อขายการกำหนดขนาดสถานะการทดสอบย้อนหลัง
vn.py

This guide explains how to use historical backtests and parameter optimization as research checks before deploying a trading strategy. It outlines setup choices such as the instrument and exchange, bar interval, date range, fees, slippage, contract…

การทดสอบย้อนหลังการบริหารความเสี่ยงสถิติฟิวเจอร์ส
vn.py

This guide describes an execution module that runs algorithms in a separate process, lets users configure and monitor orders, and supports manual order routing across multiple accounts. Its five examples illustrate different execution behaviors: TWAP divides…

การส่งคำสั่งซื้อขายโครงสร้างจุลภาคของตลาดฟิวเจอร์สการเทรดความถี่สูง
vn.py

This operational guide explains how to route selected VeighNa Elite Trader logs to a DingTalk group through a custom chat robot. The setup requires creating the robot, enabling signed requests, and entering its token and signing secret in the platform’s…

การส่งคำสั่งซื้อขายการบริหารความเสี่ยง
vn.py

This guide explains how VeighNa Elite Trader’s CTA template can filter synthetic bars received outside configured trading sessions, preventing out-of-session data from affecting strategy indicators. It describes obtaining a sample filter configuration…

ฟิวเจอร์สโครงสร้างจุลภาคของตลาดการส่งคำสั่งซื้อขาย
vn.py

The document explains how to use VeighNa’s DataRecorder module to save live market data to a database. Recorded ticks and one-minute bars can later be viewed in DataManager, used for historical backtests, or supplied to trading strategies during live…

การส่งคำสั่งซื้อขายการทดสอบย้อนหลัง
vn.py

The document demonstrates a vn.py workflow for backtesting a statistical arbitrage strategy on a two-leg futures spread. It defines a spread as the price difference between two futures contracts, sets the backtest interval and trading assumptions, loads…

ฟิวเจอร์สการเทรดคู่สินทรัพย์อาร์บิทราจการทดสอบย้อนหลัง
vn.py

The document explains how VeighNa WebTrader provides browser access to basic manual trading functions. Its architecture separates the strategy trading process from a FastAPI web service. REST requests from the browser are relayed to the trading process…

การส่งคำสั่งซื้อขายโครงสร้างจุลภาคของตลาด
vn.py

This notebook outlines a machine learning workflow for daily CSI 300 constituent stocks. It loads historical bars and changing index membership filters, constructs an Alpha101 dataset, and divides the sample into training, validation, and test periods. The…

ตลาดจีนหุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลัง
vn.py

This notebook demonstrates a basic command-line workflow for operating a trading engine through a CTP gateway. It loads connection settings, initializes the engine, and connects to the server. The example then queries available contracts, account balances,…

ฟิวเจอร์สการส่งคำสั่งซื้อขาย
vn.py

The document explains how to connect VeighNa trading software to Excel through its ExcelRtd module and PyXLL. After installing and configuring the commercial PyXLL add-in, users can enable the module in VeighNa Station or load it in a startup script. The…

ฟิวเจอร์สการส่งคำสั่งซื้อขายโครงสร้างจุลภาคของตลาด
vn.py

This document explains a portfolio management interface for monitoring strategy-level positions, trades, and profit and loss during the trading day. It treats each order source, such as manual trading or a strategy module, as a separate portfolio and…

ฟิวเจอร์สการสร้างพอร์ตโฟลิโอการบริหารความเสี่ยง
vn.py

These release notes describe changes across versions of the VeighNa trading framework. For quantitative research, notable updates include a cross-sectional percentile ranking function, revised factor and signal performance analysis, an added VWAP matching…

แมชชีนเลิร์นนิงการลงทุนตามปัจจัยการทดสอบย้อนหลังการส่งคำสั่งซื้อขาย