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 environmental, social, and governance investing and outlines six approaches, including exclusions, positive screening, ESG integration, thematic investing, and shareholder engagement. It compares MSCI and Thomson Reuters rating methods…

АкціїФакторне інвестуванняФормування портфеляРинки Китаю
BigQuant

This report overview describes how artificial intelligence may be applied across investment management, including portfolio research, investment decisions, trading, risk control, product development, and client marketing. It highlights information…

Машинне навчанняМультиактивна торгівляУправління ризикамиВиконання ордерів
BigQuant

This weekly report surveys Chinese equity-selection factors built from intraday trading behavior. Examples include return skewness, downside-volatility share, buying interest and large-order net buying after the open, late-session trading share, average…

АкціїРинки КитаюВисокочастотна торгівляФакторне інвестування
BigQuant

This document describes an Expert Advisor built around the Adaptive Cyber Cycle indicator. It generates a signal when the indicator crosses its signal line at a bar close. The inputs also allow use of related Adaptive CG Oscillator, CyberCycle, or Adaptive…

Валютний ринокТехнічні індикаториБектестування
BigQuant

This article explains how to simplify factor research by converting many distinct raw values into a smaller number of bins. Its example is a daily return factor across thousands of stocks, where nearby values may be treated as equivalent for exploratory…

АкціїРинки КитаюСтатистикаФакторне інвестування
BigQuant

This research summary reviews the 2021 commodity futures market and examines whether exchange increases in trading fees affect commodity prices and CTA strategies. It describes a year of broad price gains followed by sharp reversals amid market…

Ф'ючерсиСировинні товариСлідування за трендомМікроструктура ринку
BigQuant

The article explains how a backtest can look convincing while relying on conditions that may not hold in live markets. It examines three assumptions: orders fill immediately at the signal price, market data forms a continuous sequence, and prices from a…

БектестуванняВиконання ордерівМікроструктура ринкуУправління ризиками
BigQuant

The document outlines a financial forum presentation on the use of artificial intelligence in quantitative investing. Its listed examples include a random forest approach to market timing and hedging, a pattern matching method for industry rotation, and a…

Машинне навчанняФормування портфеляОцінювання вартості деривативів
BigQuant

This introductory tutorial explains machine learning concepts before focusing on linear regression. It defines features and labels, distinguishes supervised from unsupervised learning, and outlines classification, regression, clustering, and parameterized…

Машинне навчанняСтатистикаФакторне інвестуванняБектестування
BigQuant

This research summary examines whether analyst earnings forecast errors can help select stocks. It reports that realized forecast errors are strongly negatively associated with subsequent returns: stocks with smaller errors performed better in the described…

АкціїФакторне інвестуванняСтатистика
BigQuant

This document summarizes a documentary series on the development of money and financial systems. Its topics include the origins and social role of credit and debt, the rise of securities markets and sovereign borrowing, insurance and the welfare state,…

Мультиактивна торгівляІнструменти з фіксованим доходомАкціїУправління ризиками
BigQuant

This weekly report presents diagnostics for the ten highest-ranked anonymous factors in a Chinese quantitative research competition. It describes average style exposures estimated with daily multivariate regressions and average industry-level Rank ICs, the…

АкціїРинки КитаюФакторне інвестуванняФормування портфеля
BigQuant

StockRanker is a tree-based learning-to-rank tool for ordering stocks from supplied features. Its listwise approach optimizes the quality of a stock list’s ranking, and the guide connects the method to the RankNet, LambdaRank, and LambdaMART line of work.…

АкціїМашинне навчанняСтатистикаБектестування
BigQuant

The document addresses a backtest or trading-log puzzle: a buy order is calculated by rounding available cash down to a whole multiple of 100 shares, yet the recorded final purchase quantity is not a multiple of 100. The explanation given is that the system…

АкціїВиконання ордерівБектестування
BigQuant

The document explains two differences between backtests and simulated or live trading in a notebook-based platform. In the described live modes, the initialization function runs during each trading period, whereas a backtest runs it once. It also says…

БектестуванняВиконання ордерівУправління ризиками
BigQuant

This update log describes changes to a Chinese equity screening expression. The initial filters included a trailing price-to-earnings ceiling and a minimum listing age. The author then replaces a fixed floating-market-capitalization threshold with a…

АкціїФакторне інвестуванняБектестуванняРинки Китаю
BigQuant

This literature digest covers two topics. The first evaluates asset-pricing factor models using the maximum squared Sharpe ratio. It describes comparisons among nested models, from CAPM through three-, five-, and six-factor specifications, and non-nested…

Факторне інвестуванняФормування портфеляУправління ризикамиАкції
BigQuant

This report summarizes tests of equity factors across industries, covering cash flow, valuation, company size, momentum, liquidity, volatility, beta, and alpha. It compares factor performance using portfolio net value and ranking differences, and discusses…

АкціїФакторне інвестуванняСтатистика
BigQuant

This review describes a model in which equity factors move through normal conditions, periods of value weakness, and subsequent reversals. The value drawdown may reflect a rally in growth stocks or a collapse in value stocks; reversals then differ according…

Факторне інвестуванняАкціїІмпульсСтатистика
BigQuant

The document discusses the rapid growth of China’s quantitative private fund industry since 2019. It attributes that expansion to growing volumes of data, better data processing, and market inefficiencies that may offer more alpha opportunities than mature…

Ринки КитаюАкціїМультиактивна торгівляУправління ризиками
BigQuant

This research summary explains a model in which product-market competition and expected asset returns influence one another. Competition can reduce profit margins, increasing firms’ operating leverage and exposure to systematic shocks. Threats from new…

АкціїСтатистикаФакторне інвестуванняРинки США
BigQuant

This Chinese-language research summary describes a top-down framework for institutional fund allocation that connects macro asset views with strategy and product selection. It argues that asset allocation recommendations need to flow through to specific…

Мультиактивна торгівляФакторне інвестуванняФормування портфеляУправління ризиками
BigQuant

The document introduces the Alligator technical indicator as three moving-average lines calculated from the midpoint of each bar's high and low. It names the lines Lips, Teeth, and Jaw, and describes each as a moving exponential average with a separate fast,…

Технічні індикаториАкції
BigQuant

This summary of a May 2020 China A-share market-timing report combines sector performance, valuation, market breadth, fund positioning, and an intermediate-term model. It lists the strongest and weakest sectors, notes that valuations fell across several…

Ринки КитаюАкціїТехнічні індикаториСтатистика