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
WonderTrader
เอกสาร 14 รายการ
Alphalens
เอกสาร 14 รายการ
backtesting.py
เอกสาร 11 รายการ
Technical Analysis
เอกสาร 9 รายการ
QTPyLib
เอกสาร 8 รายการ
Lumibot strategies
เอกสาร 7 รายการ
QuantRocket
เอกสาร 7 รายการ
Awesome Quant
เอกสาร 1 รายการ

ค้นหาในคลังข้อมูล

เอกสาร 1,124 รายการ

Machine Learning for Trading

This tutorial constructs a continuous futures series from individual ES contracts. It identifies the front month using trading volume, with a monotonic roll constraint, and compares volume-based switching with calendar-based timing. It explains why outright…

ฟิวเจอร์สการทดสอบย้อนหลังสถิติการส่งคำสั่งซื้อขาย
Machine Learning for Trading

This notebook turns a real supply-chain knowledge graph and institutional 13F holdings into machine-learning features. It derives network measures such as centrality and dependency indicators, estimates supplier concentration and competitive exposure, and…

แมชชีนเลิร์นนิงหุ้นการสร้างพอร์ตโฟลิโอสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook examines AAPL trade and quote records during the March 16, 2020 market crash to show how market microstructure changes under stress. It filters the tape to regular trading hours, distinguishes trade prints from national best bid and offer…

หุ้นโครงสร้างจุลภาคของตลาดการส่งคำสั่งซื้อขายความผันผวน
Machine Learning for Trading

This tutorial builds a monthly ETF rotation simulator using a trailing risk-adjusted momentum ranking and a Treasury yield-curve regime filter. At each month-end, the rule ranks ten funds using their recent price history; risk-on months hold the top three…

การทดสอบย้อนหลังโมเมนตัมการสร้างพอร์ตโฟลิโอการส่งคำสั่งซื้อขาย
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates an operational cycle for an ETF prediction strategy: refresh market data, recompute financial features, retrain a Ridge model, save deployment artifacts, generate current cross-sectional predictions, replay the predictions through…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการส่งคำสั่งซื้อขายการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook compares LightGBM with a minimal multilayer perceptron, TabM, and optionally TabPFN for cross-sectional ETF return prediction. Models are evaluated on shared walk-forward folds using rank information coefficient, with chronological validation…

แมชชีนเลิร์นนิงหุ้นสถิติการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook develops a framework for translating market activity into modeled trading costs and strategy capacity. It introduces the square-root impact model, identifies volatility and average daily volume as key inputs, and distinguishes quantities…

โครงสร้างจุลภาคของตลาดการส่งคำสั่งซื้อขายการบริหารความเสี่ยงการกำหนดขนาดสถานะ
Machine Learning for Trading

This document compares four equity market data sources for studying trades, quotes, and limit order books: AlgoSeek TAQ, Databento market by order, NASDAQ ITCH, and IEX HIST. It explains each source’s granularity, coverage, cost or access conditions, storage…

หุ้นโครงสร้างจุลภาคของตลาดการส่งคำสั่งซื้อขายการเทรดความถี่สูง
Machine Learning for Trading

This notebook isolates results for the LEAN engine from an audit comparing retained real-strategy runs with matching ML4T Backtest profiles. It identifies four supported workloads: ETF allocation, crypto perpetual funding, USD-quoted FX allocation, and a US…

หลายสินทรัพย์การทดสอบย้อนหลังการส่งคำสั่งซื้อขายคริปโต
Machine Learning for Trading

This notebook introduces a workflow that connects standardized ETF data loading, a feature registry, and signal diagnostics. It shows how to discover indicator metadata, compute features using defaults or explicit parameters, and store configurations for…

หุ้นอินดิเคเตอร์ทางเทคนิคโมเมนตัมสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook compares a Random Forest with XGBoost, LightGBM, and CatBoost on a panel of anonymized firm characteristics and returns. The dataset supplies temporal training, validation, and test splits. Models are evaluated using Spearman rank information…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงสถิติการลงทุนตามปัจจัย
Machine Learning for Trading

The notebook explains value at risk as a loss quantile and conditional value at risk, or expected shortfall, as the average loss beyond that threshold. It estimates one-day tail risk for a broad equity ETF using four approaches: empirical historical…

หุ้นความผันผวนการบริหารความเสี่ยงสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook describes how to produce holdout predictions for a selected crypto perpetuals funding strategy. It resolves the configuration from validation results, carries its checkpoint choice forward, and builds a new training specification using data…

คริปโตฟิวเจอร์สแบบไม่มีกำหนดอายุแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook assesses a selected S&P 500 equity and options strategy by reconstructing its validation configuration from registered, full-coverage candidates. It traces the funnel from equal-weight baseline through allocation, risk controls, and cost…

หุ้นออปชันการทดสอบย้อนหลังการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This notebook explains Hierarchical Risk Parity as an alternative to mean-variance allocation when covariance estimates are noisy. HRP clusters assets using correlation distances, orders them according to the hierarchy, then recursively bisects the ordered…

การสร้างพอร์ตโฟลิโอการบริหารความเสี่ยงการทดสอบย้อนหลังหุ้น
Machine Learning for Trading

This notebook presents a cross-case-study inventory of engineered financial features and the strongest registry information coefficient for each market study. It counts features and feature-name families, compares feature-space sizes, and summarizes…

หลายสินทรัพย์สถิติแมชชีนเลิร์นนิงการสร้างพอร์ตโฟลิโอ
Machine Learning for Trading

The document explains how to identify market regimes by dividing returns into overlapping windows and treating each window as an empirical distribution. It measures the distance between windows through matched, sorted quantiles, so differences across the…

สถิติแมชชีนเลิร์นนิงการบริหารความเสี่ยงการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook assesses a weekly S&P 500 options straddle strategy using registered backtests and a fixed selection process. It resolves the selected configuration from the registry after applying a liquid-universe restriction, then evaluates validation and…

ออปชันหุ้นการทดสอบย้อนหลังการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This study builds a minute level measure of order flow pressure from market by order data for NVDA. It signs order additions, cancellations, and fills by side, weights events by size and distance from the midpoint, and smooths the resulting pressure series.…

หุ้นโครงสร้างจุลภาคของตลาดการส่งคำสั่งซื้อขายสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook presents a conditional autoencoder that preserves the structure of an instrumented latent factor model while replacing the linear map from firm characteristics to factor exposures with a neural network. Monthly returns are represented as…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการลงทุนตามปัจจัยสถิติ
Machine Learning for Trading

This document explains how to create predictions for a reserved NASDAQ-100 microstructure holdout period using a configuration selected on validation data. It refits the chosen model using only history that ends before the holdout, with a label buffer wide…

การทดสอบย้อนหลังการบริหารความเสี่ยงโครงสร้างจุลภาคของตลาด
Machine Learning for Trading

This case study fits regularized linear models to returns from short at-the-money straddles held to expiry. Because premium income caps the gain while losses can grow without bound, a few severe losses dominate a squared-error regression objective. The…

ออปชันความผันผวนแมชชีนเลิร์นนิงการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This notebook uses real ETF data to assess whether a momentum signal remains useful under reasonable changes to its lookback, market regime, and implementation. It computes cross-sectional information coefficients between momentum and forward returns, then…

ฟิวเจอร์สโมเมนตัมการทดสอบย้อนหลังสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook compares two locally run, open-weight embedding models on a retrieval task using passages from recent 10-K filings for a small set of large US companies. Both models receive the same two-sentence passages and a fixed set of queries spanning…

แมชชีนเลิร์นนิงสถิติหุ้นตลาดสหรัฐฯ