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
WonderTrader
Документів: 14
Alphalens
Документів: 14
backtesting.py
Документів: 11
Technical Analysis
Документів: 9
QTPyLib
Документів: 8
Lumibot strategies
Документів: 7
QuantRocket
Документів: 7
Awesome Quant
Документів: 1

Пошук у бібліотеці

Документів: 511

QuantInsti blog

The document introduces general and finance-tuned language models, then describes using natural language processing to turn financial text into sentiment measures. It outlines a workflow for collecting and preprocessing Federal Open Market Committee…

Ринкові настроїМашинне навчанняРинки СШАТоргівля на подіях
QuantInsti blog

The article introduces algorithmic trading as using coded rules to generate and execute orders, then compares it with manual trading. It highlights speed, simultaneous monitoring of markets, reduced reliance on emotional judgment, and the ability to backtest…

Виконання ордерівБектестуванняУправління ризикамиВисокочастотна торгівля
QuantInsti blog

This project describes two classifiers intended to predict whether Bank Nifty and its leading constituents would open higher or lower on the following trading day. The stock models use daily OHLCV history and technical indicators for five constituents; the…

Машинне навчанняАкціїТехнічні індикаториБектестування
QuantInsti blog

The article explains data engineering as the work of collecting, preparing, organizing, and maintaining data so analysts and trading models can use it reliably. It describes engineers as building data infrastructure and pipelines, removing problems such as…

Машинне навчанняБектестуванняУправління ризикамиСтатистика
QuantInsti blog

The article considers how increasingly capable artificial intelligence could change trading and financial markets. It distinguishes current rule-based automated trading from systems that learn and adapt, then speculates that AI could assess technical,…

Машинне навчанняАкціїМікроструктура ринкуУправління ризиками
QuantInsti blog

This webinar description explains how high-frequency prices can extend portfolio risk analysis beyond the low-frequency data commonly used in portfolio metrics. The proposed approach uses intraday observations to estimate risk and support portfolio…

АкціїСтатистикаУправління ризикамиФормування портфеля
QuantInsti blog

This event overview outlines a two-day NSE workshop on algorithmic trading, with material spanning strategy research, trading technology, regulation, and portfolio management. Topics include execution methods such as time- and volume-weighted orders,…

Виконання ордерівМікроструктура ринкуВисокочастотна торгівляУправління ризиками
QuantInsti blog

This interview describes David U. Ordiz’s progression from discretionary Bund futures trading to systematic research and portfolio management. His approach focuses on intraday algorithms seeking short-term trend or counter-trend moves across index futures,…

Ф'ючерсиВолатильністьУправління ризикамиБектестування
QuantInsti blog

The article introduces multithreading as a way to handle several stock data downloads concurrently. Since network requests spend time waiting for external responses, separate threads can work on different tickers while other requests are pending. It outlines…

АкціїВиконання ордерівБектестування
QuantInsti blog

The article explains Linear Discriminant Analysis (LDA) as a supervised method for classifying observations and estimating the probability of belonging to a class. It contrasts LDA with logistic regression and describes LDA’s use of Bayes’ theorem, class…

Машинне навчанняУправління ризикамиПарна торгівляФормування портфеля
QuantInsti blog

This article introduces FIX as a standardized messaging protocol used to connect participants and systems across electronic trading workflows. It describes how a shared format can reduce integration effort, simplify communication with multiple brokers, and…

Виконання ордерівМікроструктура ринкуВисокочастотна торгівля
QuantInsti blog

This article uses simple betting examples to explain expected value as the probability-weighted average of gains and losses. It shows how a favorable payoff structure can produce positive expectation even when a win is uncertain, while a symmetric…

СтатистикаУправління ризикамиФормування портфеляОпціони
QuantInsti blog

This document explains ADDM, a method for detecting changes in a trading model’s prediction errors and adapting the model when market conditions shift. Its detector uses a Self-Exciting Threshold Autoregressive (SETAR) model to divide error behavior into…

Машинне навчанняСтатистикаБектестування
QuantInsti blog

This interview with trader Priyanka S. includes practical advice for developing and testing equity signals. She cautions that familiar technical indicators such as moving average crossovers may contain little information about future prices, and encourages…

АкціїТехнічні індикаториБектестуванняФакторне інвестування
QuantInsti blog

The article explains how a time-series generative adversarial network can produce synthetic financial observations when historical data is limited. It describes the generator and discriminator conceptually, then focuses on the conditional probabilistic…

Машинне навчанняБектестуванняАкціїСтатистика
QuantInsti blog

This project tests a simple ETF pairs strategy in oil, technology, and financial sectors: USO with XLE, XLK with IYW, and XLF with PSCF. It estimates a hedge ratio by regression, evaluates spread stationarity with an Augmented Dickey-Fuller test, then enters…

АкціїПарна торгівляПовернення до середньогоАрбітраж
QuantInsti blog

The document explains how to stitch successive futures contracts into a longer time series for analysis when each individual contract has limited history. Simply joining contract prices can create artificial jumps because adjacent expiries may trade at…

Ф'ючерсиСировинні товариБектестуванняСтатистика
QuantInsti blog

The article introduces spread trading as a hedged position that buys and sells related contracts, such as options on the same security with different strikes or expiries, or futures with different delivery months, commodities, or locations. It recommends…

ОпціониФ'ючерсиСировинні товариУправління ризиками
QuantInsti blog

The article demonstrates simple and multiple linear regression on historical returns for Coca-Cola, PepsiCo, the S&P 500 ETF, and the US Dollar Index. It first uses pairwise correlations, then fits a single-predictor model for Coca-Cola returns using the S&P…

АкціїСтатистикаМашинне навчанняБектестування
QuantInsti blog

The article introduces the Kalman filter as a recursive method for estimating a changing, partly unobserved state by combining model predictions with noisy measurements and their uncertainty. It explains concepts including normal distributions, variance,…

СтатистикаПарна торгівляВолатильністьФормування портфеля
QuantInsti blog

The article explains divergence as a mismatch between an asset’s price swings and an indicator or oscillator’s swings. It distinguishes regular bullish and bearish divergence, which may warn of a trend reversal, from hidden bullish and bearish divergence,…

Технічні індикаториСлідування за трендомПовернення до середньогоУправління ризиками
QuantInsti blog

This overview explains high-frequency trading as automated order placement that depends on rapid market data, fast decision systems, and low-latency execution. It describes co-location, tick-by-tick feeds, and market making, where firms quote both sides and…

Високочастотна торгівляМаркетмейкінгМікроструктура ринкуВолатильність
QuantInsti blog

This guide describes a walk-forward workflow for forecasting stock prices with XGBoost. It motivates repeated model updates as a response to concept drift and changing data distributions. Historical price data are cleaned, adjusted prices are used, and…

Машинне навчанняАкціїБектестуванняТехнічні індикатори
QuantInsti blog

This project tests a market-neutral pairs strategy on Brazilian equities, grouping stocks by sector and screening pairs with the Johansen cointegration test. It keeps pairs with a consistently signed spread and a half-life no longer than 60 days. Entry and…

АкціїПарна торгівляПовернення до середньогоСтатистика