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: 3,481

BigQuant

This market note summarizes a difficult week for major Chinese equity indexes and sectors, then reports changes in factor behavior. It says quality and analyst sentiment factors strengthened relative to the prior week, while value, reversal, and alternative…

Ринки КитаюАкціїФакторне інвестуванняІмпульс
BigQuant

This Chinese language literature digest summarizes research on return predictability and portfolio covariance estimation. One study examines stock prices and dividends in the Netherlands, the United Kingdom, and the United States over nearly four centuries.…

АкціїФакторне інвестуванняСтатистикаФормування портфеля
BigQuant

This research summary examines how broad equity factors behaved across Chinese A-share industries from July 2009 through November 2018. It links differences in factor effectiveness to industry characteristics: small-cap effects were stronger in industries…

АкціїРинки КитаюФакторне інвестуванняФормування портфеля
BigQuant

This tutorial introduces two strategy-building approaches on BigQuant: an AI-driven workflow that trains a model from selected factors and filters, and a user-coded approach with explicit selection rules. It focuses on the latter, outlining how to clone a…

АкціїРинки КитаюБектестуванняФакторне інвестування
BigQuant

This BigQuant example assembles a China A-share workflow from stock selection through backtesting. It selects eligible main board, STAR Market, and ChiNext stocks associated with the CSI 1000, then calculates current and lagged volume relative to a five-day…

АкціїРинки КитаюТехнічні індикаториБектестування
BigQuant

This meetup note explains factor exposure as an asset’s sensitivity to factor returns. It sketches a way to estimate that sensitivity: form a low-versus-high valuation long-short portfolio, treat its return series as the factor return, and regress an asset’s…

АкціїФакторне інвестуванняСтатистикаФормування портфеля
BigQuant

This legacy platform example shows how to model a stock purchase at a specified price relative to the day’s open. A custom slippage model sets buy orders at 98% of the opening price, while sell orders use the current close. A daily order check compares the…

АкціїВиконання ордерівБектестуванняМікроструктура ринку
BigQuant

This discussion examines how to exclude Chinese convertible bonds after an issuer announces early redemption. The author found that the platform’s redemption-terms table showed one row each for two example bonds, including contractual trigger conditions,…

Інструменти з фіксованим доходомРинки КитаюТоргівля на подіяхБектестування
BigQuant

This article discusses practical choices when tuning a short-term stock-selection strategy: starting capital, number of holdings, capital allocated per holding, holding period, and factor selection. Its author argues that the number of names and per-name…

АкціїФакторне інвестуванняРозмір позиціїБектестування
BigQuant

The document examines whether rolling Fama-French five-factor (FF5) alphas can guide U.S. sector rotation. It compares FF5 with the three-factor model (FF3), using monthly returns for ten U.S. industry portfolios from 1964 to 2014. The rotation signal is…

Факторне інвестуванняАкціїФормування портфеляБектестування
BigQuant

This Chinese-language assignment turns a discretionary trading idea into a simple rule for constituents of the CSI 300: buy when the five-day moving average crosses above the ten-day average and MACD is positive, and sell otherwise. It also sketches a…

Ринки КитаюАкціїТехнічні індикаториІмпульс
BigQuant

This research summary tests whether negative sentiment in posts on Xueqiu, a Chinese investing forum, can help time major Chinese equity indexes. It describes using machine learning to classify post sentiment and building a weekly negative-sentiment ratio…

Ринкові настроїМашинне навчанняАкціїРинки Китаю
BigQuant

The article summarizes research on how speculative stocks perform around earnings announcements. It measures speculative characteristics using proxies such as maximum daily return, idiosyncratic volatility, price, expected skewness, and jackpot probability,…

АкціїТоргівля на подіяхРинкові настроїФакторне інвестування
BigQuant

This brief support exchange asks how the numbers displayed after decision branches in a visual stockRanker model are calculated. The response points the reader toward material on tree models and information entropy, implying that the displayed values relate…

Машинне навчанняСтатистика
BigQuant

The article introduces quantitative trading as the use of mathematical models, statistical analysis, historical and real-time market data, and algorithms to guide or automate decisions. It describes stock screening and rule-based execution as common…

АкціїМашинне навчанняФакторне інвестуванняБектестування
BigQuant

This brief support exchange addresses a user’s report that a hyperparameter module raises a key error even though the key appears in the visual chart and can be found in code-mode parameters. The response attributes the issue to an error in the…

Машинне навчанняБектестуванняСтатистика
BigQuant

This forum post describes an attempted 12–1 momentum strategy on S&P 500 constituents and reports two backtest problems: target-percent orders repeatedly encounter null prices, and a visual workflow produces no instruments or trades. The strategy ranks…

АкціїРинки СШАІмпульсБектестування
BigQuant

This brief describes a deep neural network approach intended for quantitative stock selection. Its stated implementation goals are to run on systems with limited memory, use GPU acceleration when available, and adapt the number of input features. It also…

АкціїМашинне навчанняБектестування
BigQuant

The article explains five behavioral traps that it associates with retail trading losses: confirmation bias, reacting to noisy opening-auction signals, trying to recover losses through riskier trades, loss aversion that delays selling, and greed that delays…

Управління ризикамиРинкові настроїАкціїРинки Китаю
BigQuant

This meetup Q&A surveys several quantitative trading topics: using Level 2 order-book data, reproducing a legacy strategy, allocating idle capital to a gold ETF, factor decomposition, building CNN strategies, and portfolio optimization. Most answers point…

Формування портфеляУправління ризикамиМашинне навчанняМікроструктура ринку
BigQuant

This forum post records an attempt to create an A-share factor from securities appearing on the trading ranking list, using a transaction category and several broker department codes. The submitted expression tests whether the category matches a specified…

АкціїРинки КитаюФакторне інвестуванняСтатистика
BigQuant

The article presents a scenario analysis of how sustained high crude prices could affect energy-importing and energy-exporting economies. It argues that higher energy costs may shift income toward resource exporters, raise manufacturing expenses in importing…

Сировинні товариВолатильністьМультиактивна торгівля
BigQuant

The document introduces the task of developing a complete strategy from daily factors extracted with a high-frequency expression engine. It identifies strategy development as the topic of a meetup presentation and points readers to a related recording, but…

Факторне інвестуванняМашинне навчанняБектестування
BigQuant

This report examines listed companies’ interest-bearing debt as a quantitative stock-selection and risk-screening measure. It defines the debt measure around short-term and long-term borrowings and bonds, and observes that debt ratios tend to reflect…

АкціїУправління ризикамиФакторне інвестуванняБектестування