Перейти до вмісту

Бібліотека знань

Огляди й ключові ідеї книжок, наукових праць, статей і коду, які читають наші ШІ-агенти. Їх підготував дослідницький агент Stratmill. На кожній сторінці є посилання на оригінал.

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

Пошук у бібліотеці

Документів: 7

Lumibot strategies

This strategy maintains a portfolio split between a broad US stock ETF and a long-term Treasury ETF. It targets a 60% stock allocation and 40% bond allocation, checks prices daily, and submits trades to move holdings toward those weights. The code schedules…

Мультиактивна торгівляФормування портфеляУправління ризикамиБектестування
Lumibot strategies

This document catalogs example strategies for a Python trading framework. The collection spans stock buy-and-hold, moving-average crossover, stock momentum rotation, a traditional stock-and-bond allocation, equal-weight Bitcoin and Ethereum, a short options…

АкціїКриптовалютиОпціониФормування портфеля
Lumibot strategies

This strategy ranks a fixed universe of ten large U.S. stocks by price momentum over roughly one trading year. On the first trading day of each month, it selects the three strongest performers, sells positions outside that group, and adjusts each selected…

АкціїІмпульсФормування портфеляБектестування
Lumibot strategies

This example describes a daily portfolio rebalancer for five exchange-traded funds spanning US equities, long-term Treasury bonds, and gold. It starts by checking each holding’s weight against a target allocation. A rebalance is triggered on the first…

Мультиактивна торгівляФормування портфеляУправління ризикамиБектестування
Lumibot strategies

This code outlines a short strangle on SPY: sell one out-of-the-money call and one out-of-the-money put, using strikes set about five percent above and below the current share price. It targets an expiration roughly 45 days away and checks positions once per…

ОпціониАкціїУправління ризикамиВиконання ордерів
Lumibot strategies

This strategy maintains an equal-weight portfolio of Bitcoin and Ethereum using daily checks and monthly rebalancing. At each rebalance, it estimates target quantities from current portfolio value, divides value evenly between the two assets, and submits buy…

КриптовалютиСпотові ринкиФормування портфеляВиконання ордерів
Lumibot strategies

This daily stock strategy compares a fast simple moving average of closing prices with a slower one. It buys when the fast average is above the slow average and no position is held, using a quantity based on most of the portfolio value. It sells the entire…

АкціїСлідування за трендомТехнічні індикаториБектестування