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
Quantpedia
Документів: 86
TqSdk
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
Лекції Quantopian
Документів: 45
Binance API docs
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 Chinese Q&A discusses basic factor research and strategy refinement. It recommends using a correlation calculation to compare factors and gives rough absolute-correlation bands for weak and strong relationships. It also suggests tracking factor…

АкціїФакторне інвестуванняСтатистикаВисокочастотна торгівля
BigQuant

This research note develops an equity factor from intraday changes in volatility, which it treats as uncertainty about volatility. Using rolling five-minute windows of returns and volatility, it identifies periods when this uncertainty is elevated. It then…

АкціїВолатильністьФакторне інвестуванняМікроструктура ринку
BigQuant

This Chinese-language discussion asks why a five-day moving average is missing on a date when the closing price appears to be available and the security was not halted. The response offers a possible explanation: a missing close elsewhere in the five-day…

СтатистикаТехнічні індикатори
BigQuant

This short quantitative research answer describes a volume-based factor built from two choices: the number of days used to average volume and the number of observations used to measure volatility. Its notation indicates applying a standard deviation to…

СтатистикаФакторне інвестуванняАкції
BigQuant

This Chinese brokerage research summary examines Fuling Zhacai, a single Chinese listed company, and proposes adjusting exposure according to how much future earnings its share price appears to anticipate. The analysis describes relatively stable analyst…

АкціїРинки КитаюПовернення до середньогоРозмір позиції
BigQuant

This BigQuant workflow builds a Chinese stock portfolio from a broad exchange and sector universe. Its factor query computes lagged price measures, ranks stocks using longer- and shorter-window returns, filters out special-treatment stocks, and removes rows…

Ринки КитаюАкціїІмпульсБектестування
BigQuant

This study examines six smart beta factors in Chinese equities: size, value, low volatility, momentum, quality, and dividends. Its reported sample runs from July 2006 through November 2018. The summary finds differing absolute and risk-adjusted performance…

АкціїФакторне інвестуванняІмпульсВолатильність
BigQuant

This research summary explores technical factors built from turnover, illiquidity, and combined price-volume information in the CSI 500 universe. It considers turnover stability, turnover variation, abnormal turnover, several illiquidity measures, On-Balance…

АкціїФакторне інвестуванняТехнічні індикаториБектестування
BigQuant

The document surveys a quantitative research platform’s components and workflow. It describes tools for strategy development, financial data access, factor research, model training, backtesting, simulated trading, and live execution. Its examples span stock,…

Мультиактивна торгівляМашинне навчанняФакторне інвестуванняБектестування
BigQuant

The document summarizes research on applying conditional generative adversarial networks to calibrate individual systematic trading strategies and combine them into ensembles. The proposed workflow covers training and selecting a cGAN on time-series data,…

Машинне навчанняФормування портфеляБектестуванняСтатистика
BigQuant

This Chinese equities screen combines cross-sectional ranks for total market capitalization, free-float market capitalization, and closing price into a weighted score. It filters out special-treatment and suspended stocks, requires more than a year since…

АкціїРинки КитаюФакторне інвестуванняБектестування
BigQuant

This Chinese equity screen combines technical conditions with a historical revenue comparison. It selects stocks with RSI below 65, a shortening MACD histogram on a 15-minute chart, and revenue in 2021 more than 1.1 times revenue in 2018. The accompanying…

Ринки КитаюАкціїТехнічні індикаториФакторне інвестування
BigQuant

The document presents a cross-sectional stock factor built from daily Chinese stock data. It calculates a rolling correlation over 20 observations between the close-to-close price ratio and the logarithm of the volume ratio plus one, then reverses the…

Ринки КитаюАкціїФакторне інвестуванняСтатистика
BigQuant

This research summary examines why Chinese A-share returns show short-term reversal even though medium- and long-term raw returns do not show the momentum commonly reported in overseas markets. It decomposes stock returns into overnight returns and intraday…

Ринки КитаюАкціїІмпульсПовернення до середнього
BigQuant

This report examines whether stocks expected to enter or leave the CSI 300 earn abnormal returns around index reconstitutions. It attributes potential price effects to index-tracking funds adjusting holdings. For the 20 trading days before an adjustment…

Ринки КитаюАкціїТоргівля на подіяхАрбітраж
BigQuant

The article reviews research comparing factor momentum with industry and stock momentum using historical U.S. equity data and a broad set of return factors. The central finding is that industry-neutral factor momentum contains the predictive information…

АкціїІмпульсФакторне інвестуванняСтатистика
BigQuant

The document summarizes Barra CNE6 as a risk and factor model with an estimation universe filtered for size and liquidity. It describes three versions: two long-term variants using slower style factors and a trading version combining slower and faster…

АкціїФакторне інвестуванняУправління ризикамиСтатистика
BigQuant

This index-timing method combines relative price strength (RPS) with the difference between upward and downward volatility. It computes the two directional volatility measures for each index, subtracts one from the other, and smooths the result with a moving…

АкціїСлідування за трендомВолатильністьТехнічні індикатори
BigQuant

This research summary examines stock-selection factors within China’s healthcare sector. It reports that size-related factors can deliver higher average returns but have been unstable, while several technical measures—including prior price change, turnover,…

АкціїФакторне інвестуванняРинки КитаюФормування портфеля
BigQuant

This article explains attention and Transformer components, then adapts them to predict stock returns from factor time series. Its proposed model adds Time2Vec features to factor inputs, applies self-attention and multi-head attention, and stacks encoder…

АкціїМашинне навчанняТехнічні індикаториБектестування
BigQuant

This note outlines a top-down approach to investing in fixed-income funds. It recommends first forming views on short- and long-term interest rates and credit spreads, then using those views to guide bond-fund selection. When rates are expected to rise, it…

Інструменти з фіксованим доходомУправління ризикамиФормування портфеля
BigQuant

The article surveys common sources of investment loss, including broad market movements, issuer default, illiquidity, interest-rate changes, inflation, geopolitical events, concentration, business problems, and legal or regulatory changes. It explains these…

Управління ризикамиФормування портфеляІнструменти з фіксованим доходомОпціони
BigQuant

This research summary outlines an enhanced portfolio for the ChiNext, or Growth Enterprise Market, index. The authors test single-factor enhanced portfolios, then select factors using information ratios, maximum drawdowns, and relationships among factors.…

АкціїРинки КитаюФакторне інвестуванняФормування портфеля
BigQuant

The report summary introduces the ZCBI listed index, designed to track publicly traded companies associated with Beijing’s Zhongguancun Life Science Park and the broader bioeconomy. It describes a total-return index, free-float market-cap weighting, and…

АкціїРинки КитаюФормування портфеляФакторне інвестування