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 report introduces an early-stage study of market microstructure signals in the IF equity index futures contract. It proposes examining the difference between midpoint and trade-price log returns, quoted depth, large trades, and signed volume. The…

Ф'ючерсиМікроструктура ринкуСтатистикаВисокочастотна торгівля
BigQuant

This document reviews an empirical comparison of machine learning approaches for forecasting monthly returns in China’s A-share market. The described process trains models on prior data, uses a validation period for tuning, and tests predictions out of…

Ринки КитаюАкціїМашинне навчанняФакторне інвестування
BigQuant

This research summary reviews tests of eight proprietary price-volume factors in Chinese equities, comparing monthly, weekly, and biweekly rebalancing. The factors include active buying and selling, smart money, ideal amplitude, APM, ideal reversal, large-…

АкціїРинки КитаюІмпульсТехнічні індикатори
BigQuant

The document outlines the Chaikin oscillator, a technical indicator built from price and volume data. It first weights volume by the relationship between the close and open relative to the day's high-low range, cumulatively sums that measure, and then takes…

Технічні індикаториСтатистикаАкції
BigQuant

This tutorial describes a Python workflow for comparing two subfunds with the China Securities 1000 Index using weekly net asset values. It calculates rolling correlations over a 20-day window and plots how those relationships change, then compares period…

Ринки КитаюСтатистикаУправління ризикамиФормування портфеля
BigQuant

This example describes a daily, long-only futures strategy using a 10-period average crossing a 30-period average to generate entry and exit signals. A 120-period moving average acts as a trend filter: the strategy opens a position after an upward crossover…

Ф'ючерсиСлідування за трендомТехнічні індикаториБектестування
BigQuant

The document outlines a workflow for building equity strategies that adapt their stock-selection logic to market conditions. It proposes measuring market sentiment with signals such as the number of limit-up stocks and average returns, then adding industry…

АкціїФакторне інвестуванняСтатистикаБектестування
BigQuant

This post is a satirical warning about trusting impressive quantitative strategy claims and backtest curves. It points readers toward shared deep-learning strategy code, but supplies no description of the model, training data, signals, or validation process.…

БектестуванняУправління ризикамиРозмір позиції
BigQuant

This Chinese market-timing report reviews sector strength, valuation, breadth, moving-average structure, and equity-fund positioning around July 2020. Its summary highlights stronger recent breadth: the share of stocks reaching 60-day highs and the balance…

АкціїРинки КитаюІмпульсТехнічні індикатори
BigQuant

The article presents a robust version of equal risk contribution (risk parity) portfolio construction. It treats the estimated covariance matrix as uncertain and builds a bounded uncertainty set around the estimate. The optimization then accounts for…

Формування портфеляУправління ризикамиСтатистикаБектестування
BigQuant

This research note describes an enhancement strategy for China’s CSI 1000 small-cap equity index. It combines factors representing valuation, growth, trading behavior, capital flows, and network relationships within index constituents. After neutralizing for…

АкціїФакторне інвестуванняФормування портфеляБектестування
BigQuant

This research summary describes how to build and compare active and passive portfolios of Chinese healthcare-themed funds. For active funds, it argues that screening should use actual underlying holdings, since a fund's label may not reflect a concentrated…

АкціїРинки КитаюФормування портфеляБектестування
BigQuant

The document discusses whether stochastic-process mathematics, including Brownian motion, still matters as machine learning becomes more common in quantitative finance. It presents several practitioner views: stochastic calculus has a stronger role in…

Машинне навчанняСтатистикаОцінювання вартості деривативівВиконання ордерів
BigQuant

This 2018 research summary forecasts changes to the FTSE China A50, an index of large Chinese mainland stocks selected with free-float and liquidity considerations. It describes quarterly reviews in March, June, September, and December, and identifies index…

АкціїРинки КитаюТоргівля на подіяхФормування портфеля
BigQuant

This commentary examines sharp style swings in China’s A-share market, using recent surges and reversals in the nonferrous metals sector as its main example. It argues that a rapid rise concentrated in a small number of stocks can pull liquidity from other…

Ринки КитаюАкціїМікроструктура ринкуРинкові настрої
BigQuant

This overview distinguishes language generation from financial prediction, arguing that strong text generation does not by itself solve markets’ low signal-to-noise ratios, changing patterns, and limited data. It explains GPT’s development and instruction…

Машинне навчанняСтатистикаБектестуванняОцінювання вартості деривативів
BigQuant

The document outlines a daily trend-following strategy for commodity futures based on Bollinger bands. It enters long when price breaks above the upper band and short when price breaks below the lower band, then exits when price crosses back through the…

Ф'ючерсиСировинні товариСлідування за трендомПробій рівня
BigQuant

This weekly review compares style-factor performance across Chinese equity universes and summarizes quantitative public-fund returns against broader stock and equity-oriented funds. It reports that price and trading activity related factors—including…

АкціїРинки КитаюФакторне інвестуванняПовернення до середнього
BigQuant

The article describes a method for estimating consensus net profit from analyst forecasts and using that estimate to build equity selection signals. It weights forecasts by report recency and by each analyst’s prior adjusted forecast error, giving greater…

АкціїФакторне інвестуванняСтатистикаБектестування
BigQuant

This opinion article argues that retail traders face a structural disadvantage in short-term equity trading because quantitative firms can use fast systems and direct market connectivity. It attributes the gap to execution speed and claims that automated…

АкціїВиконання ордерівМікроструктура ринкуУправління ризиками
BigQuant

The article describes REDD-COPS, a dynamic allocation method designed to constrain rolling portfolio drawdown while pursuing long-term growth. It replaces a lifetime peak-to-trough reference with a rolling economic maximum, then adjusts exposure to risky…

Мультиактивна торгівляФормування портфеляУправління ризикамиВолатильність
BigQuant

This short forum exchange addresses how to adapt a BigQuant strategy to rebalance on a five-day schedule. The reply recommends defining the holding-period setting in the backtest module’s initialization function, then using the K-line processing function to…

АкціїБектестуванняФормування портфеля
BigQuant

This article explains why high-frequency trading firms invest heavily in reducing the time it takes to receive market information and send orders. It describes an earnings-news episode in which an automated firm traded before financial news terminals…

Високочастотна торгівляВиконання ордерівМікроструктура ринку
BigQuant

The document introduces an MQL4 library that ports regular-expression functionality from the .NET Framework. It outlines the library’s components for patterns, matches, capture groups, options, and Unicode character categories. It also lists options such as…

Виконання ордерів