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: 1,124

Machine Learning for Trading

This utility describes how to validate a migration that changes backtest identifiers without rerunning the underlying computations. It scans database schemas to discover columns containing registered addresses, including embedded references in text…

БектестуванняСтатистика
Machine Learning for Trading

This analysis assesses whether signals selected in multiple trading case studies appear dependable enough for further use. It compares validation information coefficients (IC) with holdout evidence, examines stability and reproducibility, and contrasts…

Машинне навчанняСтатистикаБектестуванняУправління ризиками
Machine Learning for Trading

This tutorial surveys features built from asset price and volume histories, including returns across horizons, trend and reversal measures, several volatility estimators, volatility regimes, liquidity, tail risk, and cross-sectional normalization. It…

Технічні індикаториІмпульсВолатильністьМашинне навчання
Machine Learning for Trading

This notebook measures how an S&P 500 options strategy's validation performance changes under different assumed fractions of the quoted spread paid. It selects one baseline strategy per model family, then reruns each across spread-cost assumptions and both a…

ОпціониВиконання ордерівБектестуванняУправління ризиками
Machine Learning for Trading

This document presents a reusable state machine for automated trading halts, with closed, open, and half-open states. It applies the same transition logic to four risks: account drawdown, daily loss, consecutive losing sessions, and system latency. After a…

Управління ризикамиВиконання ордерівБектестування
Machine Learning for Trading

This notebook explains instrumented principal component analysis (IPCA) for an equity panel with option-surface features. Unlike ordinary PCA, which estimates each stock's exposures from its return history, IPCA models exposures as a shared linear function…

АкціїОпціониФакторне інвестуванняМашинне навчання
Machine Learning for Trading

This notebook generates predictions for a previously untouched ETF holdout window using the configuration selected on validation data. It rebuilds the training specification to end one label horizon before the window opens, refits the model, preserves the…

БектестуванняУправління ризикамиСтатистика
Machine Learning for Trading

This notebook outlines a pipeline for extracting supplier, customer, and competitor relationships from company 10-K filings and storing them as a Neo4j knowledge graph. A local language model proposes structured subject-predicate-object triples, after which…

АкціїМашинне навчанняСтатистикаУправління ризиками
Machine Learning for Trading

This dataset guide compares two sources of US equity tick data for order book and market microstructure research. Databento market-by-order records provide preprocessed add, modify, cancel, and trade events, while NASDAQ ITCH supplies a raw exchange feed…

АкціїМікроструктура ринкуВиконання ордерів
Machine Learning for Trading

This document describes registry checks for deciding whether to reuse or rerun model training and backtests. Runs are identified by hashes derived from their specifications; a run is reusable only when its expected artifacts are present. Missing pieces mark…

БектестуванняМашинне навчанняСтатистика
Machine Learning for Trading

This notebook explains why a generic target-weight risk overlay cannot govern the described S&P 500 short-straddle strategy. The options engine allocates fixed capital fractions to weekly cohorts and normalizes weights within each cohort; scaling those…

ОпціониУправління ризикамиБектестуванняОцінювання вартості деривативів
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates fine-tuning a transformer for financial named entity recognition, turning text spans into structured organization, person, money, date, and percentage fields. It introduces BIO boundary labels and explains how word-level…

Машинне навчанняСтатистикаРинкові настроїАкції
Machine Learning for Trading

This notebook studies gradient boosting for cross-sectional prediction of CME futures returns. It varies tree capacity through leaf-count profiles and compares squared-error, absolute-error, and Huber objectives, which differ in how strongly extreme…

Ф'ючерсиСировинні товариМашинне навчанняБектестування
Machine Learning for Trading

This notebook explains three ways to turn minute-level NASDAQ-100 data into model-based features: a rolling HAR regression for variance forecasts and forecast errors, a Fourier transform for recent volume patterns, and depth-two path signatures for the order…

АкціїВолатильністьМікроструктура ринкуСтатистика
Machine Learning for Trading

This notebook adds a temporal convolutional network (TCN) to a comparison of sequence models for forecasting cryptocurrency perpetual funding premiums. Causal padding ensures each position uses only current and earlier observations, while dilated…

КриптовалютиБезстрокові ф'ючерсиМашинне навчанняБектестування
Machine Learning for Trading

This notebook compares four ways to retrieve passages from a corpus of company filing text: BM25, dense embeddings, reciprocal rank fusion (RRF), and a cross-encoder reranker. RRF combines ranked lists rather than raw scores, so it can join lexical and…

Машинне навчанняСтатистикаАкціїРинки США
Machine Learning for Trading

This document presents an end-to-end forecasting architecture that combines a research panel, an aggregate forecast, an adversarial debate, and a supervisor. The supervisor identifies disagreements, searches for clarifying evidence, and proposes a…

Машинне навчанняСтатистикаУправління ризиками
Machine Learning for Trading

This case study evaluates daily cross-sectional signals across a broad US stock universe and lays out a long research pipeline, from point-in-time data and engineered features through model comparison, portfolio construction, costs, and holdout assessment.…

АкціїМашинне навчанняІмпульсПовернення до середнього
Machine Learning for Trading

This module estimates parameters for simulated crypto markets used in reinforcement-learning environments. It loads hourly perpetual-market data for a selected symbol, computes close-to-close log returns, and fits a GARCH(1,1) volatility model. If the…

КриптовалютиБезстрокові ф'ючерсиВолатильністьМікроструктура ринку
Machine Learning for Trading

This notebook organizes cross-case-study comparisons of LightGBM models, using linear models and TabM as reference families where available. It evaluates configurations across tree sizes, regression losses, checkpoints, and classification objectives. The…

Машинне навчанняСтатистикаБектестування
Machine Learning for Trading

This document describes a Gymnasium environment for training an agent to liquidate a position over a fixed horizon. The observation combines remaining inventory and time with spread, market depth, volatility, and a normal or stressed regime. A continuous…

Машинне навчанняВиконання ордерівМікроструктура ринкуВолатильність
Machine Learning for Trading

This notebook compares LightGBM with an MLP, TabM, and, when available, TabPFN for predicting ETF forward returns from tabular features. Models are evaluated on shared chronological walk-forward folds, with rank information coefficient and training time as…

АкціїМашинне навчанняСтатистикаБектестування
Machine Learning for Trading

The document describes a validation-stage comparison of fixed and trailing stop rules for FX strategies. For each return label, it selects a parent strategy from a sealed cohort of signal and allocation results, then varies the declared position-level risk…

Валютний ринокУправління ризикамиБектестуванняРозмір позиції
Machine Learning for Trading

This notebook compares ordinary least squares with Ridge, LASSO, and Elastic Net for predicting 21-day forward returns across ETFs. The models use the same declared walk-forward folds, with a purge gap matched to the label horizon. Each fold clips feature…

АкціїМашинне навчанняСтатистикаБектестування