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 1,124 รายการ

Machine Learning for Trading

This chapter presents risk management as part of strategy design and live operations. It covers tail risk measurement with value at risk and conditional value at risk, drawdown depth and recovery, exposure decomposition, stress testing, adaptive controls,…

การบริหารความเสี่ยงความผันผวนการทดสอบย้อนหลังการสร้างพอร์ตโฟลิโอ
Machine Learning for Trading

This study uses ten trading days of NVDA market-by-order data to examine how daily trading activity affects bar sampling. It filters trades to regular US market hours, classifies aggressor sides from venue labels, and reports day-to-day variation in trade…

หุ้นโครงสร้างจุลภาคของตลาดการส่งคำสั่งซื้อขายอินดิเคเตอร์ทางเทคนิค
Machine Learning for Trading

This analysis compares validation predictions from several model families for perpetual futures funding. It explains that information coefficient measures the ranking of subsequent returns, AUC measures the ordering of up and down outcomes, and log loss…

คริปโตฟิวเจอร์สแบบไม่มีกำหนดอายุแมชชีนเลิร์นนิงสถิติ
Machine Learning for Trading

This case study assesses DeFi Llama total value locked data as a possible input to an Ether trading research pipeline. It separates signal strength, data quality, legal suitability, and commercial value, with legal issues and the lack of reconstructible…

คริปโตDeFiข้อมูลบนเชนสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates published factor returns as potential portfolio building blocks. It separates three questions: whether a factor’s average return clears a demanding statistical bar, whether factors diversify one another for reasons that may persist,…

การลงทุนตามปัจจัยสถิติการสร้างพอร์ตโฟลิโอการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates position-level exits on crypto perpetual futures positions selected by an earlier allocation stage. It defines fixed loss stops, trailing stops tied to each position’s best price, and time exits after a set holding period. The…

คริปโตฟิวเจอร์สแบบไม่มีกำหนดอายุการบริหารความเสี่ยงการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This case study configures an LSTM model for forecasting FX-pair labels. It contrasts the recurrent model’s carried hidden state with fixed lookback transformations and convolutional receptive fields, while deferring comparisons with other models to a…

ตลาด Forexแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook compares risk overlays across case-study backtests, including stop, trailing-stop, loss-limit, drawdown-breaker, and volatility-target rules. It loads each study’s overlay results, selects a baseline from an allocation-stage backtest where…

การบริหารความเสี่ยงการทดสอบย้อนหลังการสร้างพอร์ตโฟลิโอสถิติ
Machine Learning for Trading

This case study applies gradient-boosted trees to NASDAQ-100 microstructure features to forecast returns and direction at several intraday horizons. It contrasts trees with linear models: trees can discover conditional relationships, such as order-flow…

แมชชีนเลิร์นนิงโครงสร้างจุลภาคของตลาดหุ้นสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook assembles a forecasting system with four stages: a panel of research agents, probability aggregation, an adversarial debate, and a supervisor that identifies disagreements, searches for clarifying evidence, and issues a final probability. The…

แมชชีนเลิร์นนิงสถิติการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This notebook compares deterministic relational retrieval with embedding search on a corpus of institutional 13F holdings. It creates a point-in-time snapshot by keeping each institution’s latest reported position before a fixed cutoff, then builds questions…

แมชชีนเลิร์นนิงหุ้นสถิติการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook estimates how execution costs can erode hypothetical intraday strategy returns. It first measures volume-weighted quoted spreads across NASDAQ-100 constituents using minute-bar quotes, then uses the median constituent spread as an empirical…

หุ้นการส่งคำสั่งซื้อขายโครงสร้างจุลภาคของตลาดการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates training a generative adversarial network on engineered ETF features with differential privacy. It introduces the privacy parameters epsilon and delta, explains why DP-SGD clips each record’s gradient before aggregation and adds…

แมชชีนเลิร์นนิงสถิติการบริหารความเสี่ยงหุ้น
Machine Learning for Trading

This notebook applies classical ordinary least squares inference to ETF features and forward returns. It reviews coefficient estimates, standard errors, t statistics, p values, and tests for heteroscedasticity, residual autocorrelation, non-normality, and…

หุ้นสถิติการบริหารความเสี่ยงแมชชีนเลิร์นนิง
Machine Learning for Trading

This document describes utilities for loading parsed NASDAQ ITCH messages and rebuilding a limit order book from order additions, deletions, cancellations, executions, and replacements. It tracks remaining shares per order so later book updates use the…

หุ้นโครงสร้างจุลภาคของตลาดการส่งคำสั่งซื้อขายการเทรดความถี่สูง
Machine Learning for Trading

This notebook traces ETF ranking signals through portfolio formation and a simplified backtest. Ridge regression and logistic classification are trained with walk-forward splits, then compared with momentum and equal-weight portfolios. At monthly rebalances,…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลังการส่งคำสั่งซื้อขาย
Machine Learning for Trading

This notebook compares time bars with tick, volume, dollar, imbalance, and run bars built from a single day of AAPL exchange trades. The first four sampling approaches group observations by elapsed time, trade count, shares traded, or notional traded.…

หุ้นโครงสร้างจุลภาคของตลาดสถิติอินดิเคเตอร์ทางเทคนิค
Machine Learning for Trading

This document describes a dataset and workflow for studying cryptocurrency perpetual futures alongside their premium index. It outlines hourly OHLCV observations and eight-hour premium readings across a configured universe, with download, loading, filtering,…

คริปโตฟิวเจอร์สแบบไม่มีกำหนดอายุฟิวเจอร์สอาร์บิทราจ
Machine Learning for Trading

This notebook shows how to tune stop-loss, take-profit, and trailing-stop rules for a momentum portfolio while preserving a chronological holdout. It compares one-dimensional parameter sweeps, joint rule grids, and stop or target priors derived from…

การบริหารความเสี่ยงการทดสอบย้อนหลังการกำหนดขนาดสถานะโมเมนตัม
Machine Learning for Trading

This notebook fits PatchTST, a transformer-style sequence model, as one member of a predeclared population of models for S&P 500 options research. It divides a lookback series into fixed-length patches, embeds them as tokens, and uses attention to relate…

ออปชันแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลังสถิติ
Machine Learning for Trading

This overview organizes a set of trading case studies by asset class, universe size, data frequency, decision cadence, cost regime, and evaluation protocol. It reads each study’s declared setup and presents comparative tables, including training and…

หลายสินทรัพย์การทดสอบย้อนหลังการส่งคำสั่งซื้อขายการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This document defines two diagnostics for labels whose forward return windows overlap: pooled panel autocorrelation and effective sample size based on label uniqueness. Autocorrelation pairs observations only within the same entity and at the requested…

สถิติแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook shows how to use an estimation-window correlation network to describe an equity universe and build a network-diversified portfolio. It selects liquid symbols using only data available before evaluation, converts return correlations to…

หุ้นการสร้างพอร์ตโฟลิโอสถิติการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This notebook builds an LSTM allocator that maps sequences of ETF returns and rolling volatility features directly to long-only portfolio weights. A softmax output keeps weights nonnegative and fully invested. Instead of forecasting returns and feeding those…

แมชชีนเลิร์นนิงการสร้างพอร์ตโฟลิโอการทดสอบย้อนหลังการบริหารความเสี่ยง