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 notebook describes fitting PatchTST to one-minute NASDAQ-100 data to predict returns over several forward horizons. The model groups consecutive observations into patches and applies attention across them, reducing the number of items compared while…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลังสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook checks whether historical ETF data can support a monthly ranking strategy before fitting a model or making forecasts. It tests the tradable universe using prior-year liquidity, counts eligible funds on rebalance dates, converts per-share…

หลายสินทรัพย์การทดสอบย้อนหลังการส่งคำสั่งซื้อขายการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This notebook compares ways to allocate capital across US equity positions while holding the model, checkpoint, rebalance dates, and selected stocks fixed. It examines weights based on prediction strength, prediction-interval width, individual stock…

หุ้นการกำหนดขนาดสถานะการสร้างพอร์ตโฟลิโอการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This notebook compares Polymarket’s crypto-settled event contracts with the regulated Kalshi venue as sources of alternative data. It explains how access rules, settlement assets, position limits, and listing policies shape which participants influence…

คริปโตความเชื่อมั่นตลาดสถิติกลยุทธ์ตามเหตุการณ์
Machine Learning for Trading

This notebook explains an unconditional signature-based Wasserstein GAN for generating financial time series. It transforms returns into augmented paths, computes truncated path signatures, and trains an LSTM generator driven by Brownian noise to match…

แมชชีนเลิร์นนิงสถิติหุ้นการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This dataset guide presents Binance perpetual futures price and volume data alongside an eight-hour premium index. Hourly OHLCV records describe market activity, while the premium measures the difference between perpetual and spot prices relative to spot. A…

คริปโตฟิวเจอร์สแบบไม่มีกำหนดอายุตลาดสปอตกลยุทธ์แคร์รี
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates stop losses, trailing stops, and fixed-duration exits on selected US equity strategies. A stop loss responds to losses from entry, a trailing stop responds to declines from a position’s peak, and a time exit closes after a set holding…

หุ้นการบริหารความเสี่ยงการทดสอบย้อนหลังการกำหนดขนาดสถานะ
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates feature-drift checks on ETF momentum and technical features across calm and stressed windows, and on crypto perpetuals with premium-index data across market regimes. It compares Population Stability Index (PSI), including its…

แมชชีนเลิร์นนิงสถิติการบริหารความเสี่ยงคริปโต
Machine Learning for Trading

This notebook evaluates TSMixer as a global sequence model for an ETF panel. The model shares parameters across funds while using each fund’s own history and covariates; its mixing layers learn temporal and within-series relationships without combining one…

แมชชีนเลิร์นนิงหุ้นสถิติการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook defines forward-return targets for a cross-sectional futures strategy that ranks products by term structure, going long those with stronger carry and short those with weaker carry. It distinguishes roll-adjusted prices, appropriate for…

ฟิวเจอร์สสินค้าโภคภัณฑ์กลยุทธ์แคร์รีสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook explains how to interpret Kalshi’s federal funds rate contracts and prepare their prices for quantitative research. A binary contract price represents an implied event probability, but the feed contains the highest standing YES bid rather than…

ตราสารหนี้สถิติโครงสร้างจุลภาคของตลาดอาร์บิทราจ
Machine Learning for Trading

This notebook describes using TSMixer to predict stock returns from ordered windows of each stock’s features. Each example contains 60 consecutive sessions; windows that cross gaps in a stock’s history are excluded, so the number of usable examples varies…

หุ้นตลาดสหรัฐฯแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This guide organizes US equity datasets into market data, company fundamentals, investor positioning, and firm characteristics. It inventories loaders for daily and intraday bars, options, and market microstructure records, as well as SEC filing text, XBRL…

หุ้นตลาดสหรัฐฯโครงสร้างจุลภาคของตลาดออปชัน
Machine Learning for Trading

This notebook turns validation predictions from multiple model families into equal-weight, long-short portfolios. It ranks stocks by predicted return, buys the top names and shorts the bottom names, and sweeps several portfolio concentrations using a shared…

หุ้นตลาดสหรัฐฯการทดสอบย้อนหลังการสร้างพอร์ตโฟลิโอ
Machine Learning for Trading

This notebook compares equity and futures commission models alongside several slippage models, emphasizing that their units and assumptions differ. Percentage fees stay constant as a share of notional, while minimums, fixed charges, per-share fees, and tier…

การส่งคำสั่งซื้อขายการทดสอบย้อนหลังโครงสร้างจุลภาคของตลาดการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This document describes training a Proximal Policy Optimization agent to liquidate a fixed order over a defined horizon. It evaluates the learned pacing policy against TWAP and an Almgren-Chriss schedule using the same simulated market paths, enabling paired…

คริปโตการส่งคำสั่งซื้อขายโครงสร้างจุลภาคของตลาด
Machine Learning for Trading

This document presents a staged process for linking company names from filings, news, and alternative data to securities. It distinguishes entity identifiers such as CIK and LEI from security identifiers such as FIGI, CUSIP, and ISIN, and explains why…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงสถิติ
Machine Learning for Trading

This document explains a supervised autoencoder factor model for predicting stock returns in an equity option analytics research setting. Unlike PCA, IPCA, and an unsupervised conditional autoencoder, its training objective combines reconstruction of the…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการลงทุนตามปัจจัยสถิติ
Machine Learning for Trading

This document describes a fixed out-of-sample backtest for a selected CME futures strategy. The configuration, predictions, allocator, rebalance cadence, concentration, and transaction-cost assumptions are inherited from earlier research steps and applied…

ฟิวเจอร์สการทดสอบย้อนหลังสถิติการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This notebook studies linear prediction models for a cross-section of CME futures products using feature columns grouped into related families, including carry, momentum, volatility, and rolling risk measures. Because columns within a family are often…

ฟิวเจอร์สแมชชีนเลิร์นนิงการลงทุนตามปัจจัยสถิติ
Machine Learning for Trading

This educational analysis compares four neural network designs on the same task: predicting the next daily return from a recent window of returns. A pooled set of eight exchange-traded funds provides varied market exposures. The models differ in how they…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลังการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This notebook audits the complete set of canonical validation predictions for an FX pairs study. It checks model identity, artifact availability, completeness, configured-label coverage, and whether the assembled configurations match the declared menu.…

ตลาด Forexแมชชีนเลิร์นนิงสถิติการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook audits the registered validation predictions for an FX pairs study. It checks that the catalog includes the configured model population, complete prediction sets, available artifacts, and current model identities. It then summarizes predictive…

ตลาด Forexแมชชีนเลิร์นนิงสถิติการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook measures how well the Lee-Ready method infers trade aggressor direction using Nasdaq order-by-order messages with venue-provided aggressor labels as ground truth. It reconstructs the limit order book from adds, modifications, cancellations,…

หุ้นโครงสร้างจุลภาคของตลาดการส่งคำสั่งซื้อขายสถิติ