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 3,481 รายการ

BigQuant

This summary of a Chinese A-share research report explains small-cap and value premiums through stocks’ differing sensitivities to cash-flow expectations and discount rates. It frames equity returns with a two-beta model that separates those influences,…

หุ้นตลาดจีนการลงทุนตามปัจจัยการสร้างพอร์ตโฟลิโอ
BigQuant

This article describes a strategy that changes exposure to equity factors according to a four-state business-cycle classification: recovery, expansion, slowdown, and contraction. It combines the US Leading Economic Indicator with a Global Risk Appetite Cycle…

หุ้นการลงทุนตามปัจจัยโมเมนตัมการสร้างพอร์ตโฟลิโอ
BigQuant

This study examines Bitcoin risk using high-frequency returns and realized variance, with particular attention to jumps and their role in forecasting. It finds that conventional jump measures can be biased by frequent, extended price moves. Threshold-based…

คริปโตความผันผวนการบริหารความเสี่ยงสถิติ
BigQuant

This document summarizes an article on applying quantitative methods to environmental, social, and governance investing. It argues that quantitative portfolio tools can translate investor preferences into portfolio construction and extend sustainability…

หุ้นการสร้างพอร์ตโฟลิโอการลงทุนตามปัจจัยสถิติ
BigQuant

This 2020 research summary assesses when reported global COVID-19 cases might peak and whether China could face another major outbreak. It argues that expanded testing could first reveal a turning point in daily reported cases as backlogs clear, while…

สถิติตลาดจีนกลยุทธ์ตามเหตุการณ์
BigQuant

This document outlines a daily MACD strategy applied to five named Chinese stocks. It describes buying when the MACD fast line crosses above the slow line and selling when the slow line crosses above the fast line. The listed securities span consumer goods,…

หุ้นอินดิเคเตอร์ทางเทคนิคโมเมนตัมตลาดจีน
BigQuant

This advice article presents four habits for more disciplined stock trading: record trade ideas and their reasons, wait for clear opportunities, manage emotions, and control position size. It recommends reviewing outcomes to identify recurring strengths and…

หุ้นการบริหารความเสี่ยงการกำหนดขนาดสถานะ
BigQuant

This 2019 outlook reviews China’s financial product and asset management markets amid regulatory change. It argues that rapid market expansion had already slowed before the new asset management rules, with aggregate assets contracting in 2018. The report…

หลายสินทรัพย์ตราสารหนี้หุ้นตลาดจีน
BigQuant

This report studies whether the stability of intraday trading patterns can help rank Chinese stocks. It calculates seven measures from five-minute returns and volume, including volatility, skewness, kurtosis, and a volume concentration index. To account for…

หุ้นสถิติการลงทุนตามปัจจัยตลาดจีน
BigQuant

This forum post presents a Chinese A-share strategy built from the Pearson correlation between each stock’s one-minute closing prices and trading volumes over a day. It sums the daily correlation factor over a rolling five-day window, then ranks stocks by…

หุ้นสถิติโครงสร้างจุลภาคของตลาดการทดสอบย้อนหลัง
BigQuant

This article reviews an empirical study of whether skilled active equity fund managers perform differently when investor sentiment and noise trading are elevated. Using US domestic active equity mutual funds from 2002 to 2014, the study estimates rolling…

หุ้นการลงทุนตามปัจจัยความเชื่อมั่นตลาดสถิติ
BigQuant

This report explains why common equity factors may need adjustment for banks. Large cash and financial asset balances complicate comparisons of liquidity, while provisions and reserve practices can distort earnings multiples. Some operating measures used for…

หุ้นตลาดจีนการลงทุนตามปัจจัยการทดสอบย้อนหลัง
BigQuant

The article explains why feature selection can reduce irrelevant or redundant inputs while preserving a model’s predictive ability. It illustrates the idea with a water park ticket-sales example, using weather, ice cream consumption, coffee consumption, and…

แมชชีนเลิร์นนิงสถิติ
BigQuant

This support discussion concerns a simulated trading strategy that reportedly generated no signals after submission. The response says the shared strategy link could not be accessed and asks for a link created through the development environment’s sharing…

การทดสอบย้อนหลังการส่งคำสั่งซื้อขาย
BigQuant

The document explains why conventional random or K-fold cross-validation can mislead when tuning models on time-series data. Because observations are ordered and related, a random split may train on later periods and validate on earlier ones, allowing future…

แมชชีนเลิร์นนิงสถิติการทดสอบย้อนหลังตลาดจีน
BigQuant

This document outlines the Directional Movement Index (DMI) calculation from high, low, and close prices using a configurable lag. It first derives a smoothed true-range measure from the current bar's range and gaps relative to the previous close. Upward and…

อินดิเคเตอร์ทางเทคนิคการเทรดตามแนวโน้ม
BigQuant

This research note proposes a stock-selection factor based on the trend in quarterly gross profitability. It estimates the trend as the time coefficient in a linear regression, using either sequential-quarter or year-over-year observations. The study…

หุ้นตลาดจีนการลงทุนตามปัจจัยสถิติ
BigQuant

This brief learning response outlines a basic way to formalize an existing stock-picking approach: screen companies using measures such as price-to-sales, price-to-earnings, year-over-year profitability, and market capitalization, then apply a timing process…

หุ้นการลงทุนตามปัจจัย
BigQuant

This BigQuant workflow illustrates a daily Chinese equity ranking process. It prepares stock features from price and prefactor data, including lagged returns and volume ranking, then creates a supervised label from a clipped forward return. Training data is…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการลงทุนตามปัจจัยการสร้างพอร์ตโฟลิโอ
BigQuant

The article explores using an LSTM neural network to forecast five-day returns on the CSI 300 and use the forecast as a market timing signal for a separate stock-ranking strategy. It describes feeding the model 30 days of standardized open, high, low, close,…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการบริหารความเสี่ยงการทดสอบย้อนหลัง
BigQuant

This brief guidance note outlines ways to improve performance in a quantitative trading exercise that processes large datasets. It asks whether Python loops are the best choice for large-scale work, and points readers toward pandas operations designed to…

สถิติการส่งคำสั่งซื้อขายการทดสอบย้อนหลัง
BigQuant

This Chinese-language summary introduces a research paper on factor timing, which combines ideas from market timing and factor investing. It frames the theoretical argument around the stochastic discount factor (SDF), assuming a conditional factor model can…

การลงทุนตามปัจจัยการสร้างพอร์ตโฟลิโอสถิติ
BigQuant

The article proposes a buy-side strength factor from minute-level order-book data. It combines price and displayed quantity at each of the first five bid levels, does the same for the first five ask levels, and forms a ratio of the bid-side total to the…

หุ้นโครงสร้างจุลภาคของตลาดการเทรดความถี่สูงการลงทุนตามปัจจัย
BigQuant

The article explains how a long short-term memory network can use sequential market data for short-horizon stock selection. It outlines LSTM’s forget, input, and output gates, then describes a model with an LSTM layer, dropout, and a dense layer. The model…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการลงทุนตามปัจจัยการทดสอบย้อนหลัง