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: 34

pysystemtrade

This Python module defines four types of trading forecasts from price or carry series. Its breakout rule locates the rolling high-low range, measures the current price relative to the range midpoint, scales that reading, and smooths it with an exponentially…

Пробій рівняПеренесенняПовернення до середньогоТехнічні індикатори
pysystemtrade

This risk stage calculates portfolio risk for several position representations. It can pass optimized portfolio weights directly to the portfolio stage, or estimate risk from original positions after buffering and rounding. For the latter path, it gathers…

Формування портфеляУправління ризикамиРозмір позиції
pysystemtrade

This document explains how a futures trading system uses several instrument sets: the full catalog, instruments sampled for price data, instruments with adjusted prices, and the smaller sets used in simulation or production backtests. It describes…

Ф'ючерсиБектестуванняФормування портфеляВиконання ордерів
pysystemtrade

This code models order and trade state for a scalping system. When flat with no open orders, it places buy and sell limit orders around the current price, with their distance based on a volatility-like measure R and a configurable multiplier. After one order…

Виконання ордерівУправління ризикамиРозмір позиціїБектестування
pysystemtrade

This documentation explains the production workflow for pysystemtrade, from obtaining market prices and generating desired positions to sending orders and reconciling accounting information. It covers the production system’s components and data flow, broker…

Виконання ордерівМікроструктура ринкуФ'ючерсиВалютний ринок
pysystemtrade

This code implements a portfolio stage that recalculates instrument positions across dates. For each date, it builds an optimization objective from target contract positions, a covariance estimate, contract values, transaction costs, previous positions,…

Формування портфеляРозмір позиціїВиконання ордерівУправління ризиками
pysystemtrade

This position-sizing stage converts a combined trading forecast into a subsystem position. It scales the forecast by an average position size derived from the account’s daily cash volatility target and the instrument’s volatility, then normalizes by the…

Розмір позиціїВолатильністьУправління ризиками
pysystemtrade

This document describes a raw-data stage in a futures trading system that prepares reusable price and carry calculations for later forecasting. It retrieves daily, natural-frequency, and hourly prices; computes absolute daily and hourly price changes; and…

Ф'ючерсиВолатильністьПеренесенняСтатистика
pysystemtrade

The code builds a portfolio of instruments through a greedy selection process. It first scores each eligible instrument individually, then repeatedly adds the candidate that gives the highest estimated portfolio Sharpe ratio. Correlations enter through a…

Формування портфеляУправління ризикамиРозмір позиціїВиконання ордерів
pysystemtrade

This system stage combines already scaled and capped forecasts from multiple trading rules for an instrument. It aligns rule weights with available forecasts, adjusts weights when forecasts are missing, carries weights forward across dates, smooths them with…

Формування портфеляУправління ризиками