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 notebook evaluates NLinear, a simple sequence model that subtracts the latest observed level from a lookback window and maps the resulting sequence to a forecast with a linear transformation. It fits the ETF model population on walk-forward folds and…

АкціїМашинне навчанняСтатистикаБектестування
Machine Learning for Trading

This case study fits linear models to predict returns and direction in crypto perpetual futures. Its feature matrix is dominated by variations of the perpetual premium, the gap between the contract and spot price that drives funding payments. It contrasts…

КриптовалютиБезстрокові ф'ючерсиМашинне навчанняСтатистика
Machine Learning for Trading

This notebook presents a conditional autoencoder for equity returns in which a neural network maps stock characteristics to nonlinear factor loadings, while another network extracts contemporaneous latent factors from characteristic-managed portfolio…

АкціїМашинне навчанняФакторне інвестуванняСтатистика
Machine Learning for Trading

This notebook measures how transaction costs affect a fixed CME futures strategy configuration. It selects the reported configuration through a shared validation-stage process, carries its risk overlay into the cost runs, and applies a declared grid of…

Ф'ючерсиСировинні товариБектестуванняВиконання ордерів
Machine Learning for Trading

This notebook explains how to rebuild a limit order book from DataBento market-by-order messages for a single NASDAQ symbol and trading day. It models each order, aggregates orders into price levels, and maintains separate bid and ask sides. Correct message…

АкціїМікроструктура ринкуВиконання ордерівСтатистика
Machine Learning for Trading

This notebook compares ways to hedge a short European call when rebalancing is discrete and trades incur proportional costs. It defines self-financing terminal P&L, then trains a neural hedger to minimize expected shortfall under Heston simulated prices. The…

ОпціониМашинне навчанняУправління ризикамиВиконання ордерів
Machine Learning for Trading

This notebook compares six long-only ETF allocation methods designed to reduce reliance on unstable estimates. It applies Ledoit-Wolf covariance shrinkage to estimators that use covariance, and contrasts mean-variance maximum Sharpe with minimum variance,…

Мультиактивна торгівляАкціїІнструменти з фіксованим доходомФормування портфеля
Machine Learning for Trading

This notebook compares single-objective hyperparameter tuning with a multiobjective search for LightGBM prediction models. The baseline maximizes validation information coefficient (IC). The NSGA-II search instead maximizes IC while minimizing normalized…

Машинне навчанняСтатистикаБектестуванняВиконання ордерів
Machine Learning for Trading

This chapter synthesizes nine case studies that take machine-learning signals through portfolio construction, trading costs, risk overlays, and frozen holdout evaluation. It treats each case study’s progression as the unit of analysis instead of ranking…

Машинне навчанняАкціїБектестуванняФормування портфеля
Machine Learning for Trading

This assessment traces a single US equities strategy from a frozen validation backtest set to its holdout evaluation. It applies a deterministic rule: choose the candidate with the highest validation Sharpe, breaking ties by backtest hash. Registry records…

АкціїБектестуванняСтатистикаУправління ризиками
Machine Learning for Trading

This notebook runs a selected NASDAQ-100 microstructure configuration on its registered holdout predictions. The model, allocator, concentration, rebalance schedule, risk overlay, and cost assumptions are inherited from earlier work and applied unchanged;…

АкціїРинки СШАБектестуванняУправління ризиками
Machine Learning for Trading

This notebook compares ways to size positions in a US equities panel while holding the model, checkpoint, rebalance dates, and selected stocks fixed. Prediction-based methods scale capital by forecast magnitude or interval uncertainty; inverse volatility and…

АкціїРинки СШАФормування портфеляРозмір позиції
Machine Learning for Trading

This notebook explains how to select one strategy from a fixed set of US equity backtests and assess the resulting strategy on a separate holdout period. It validates that candidates share the required data and protocol identities, then ranks them by…

АкціїБектестуванняУправління ризикамиСтатистика
Machine Learning for Trading

This notebook demonstrates an operational workflow for connecting a shared backtest and live strategy to an Interactive Brokers paper-trading session. It checks account identity and state, requests historical bars to initialize indicators, subscribes to…

АкціїІмпульсВиконання ордерівУправління ризиками
Machine Learning for Trading

This notebook compares three linear time-series models, a Transformer encoder, and parameter-free forecasts on daily SPY returns. The linear approaches map a historical window to a multi-day forecast, with variants that separate a smooth component from its…

АкціїМашинне навчанняСтатистикаБектестування
Machine Learning for Trading

This notebook presents a multi-round forecasting debate between bull and bear roles. Each side argues for a higher or lower probability of an event, sees the other side’s prior argument in later rounds, and reports a probability and supporting evidence. The…

Машинне навчанняСтатистикаРинкові настроїУправління ризиками
Machine Learning for Trading

This notebook examines whether gradient-boosted trees can find nonlinear relationships in NASDAQ-100 microstructure features that a linear model may miss. It focuses on the possibility that order-flow imbalance predicts returns differently depending on the…

АкціїМашинне навчанняМікроструктура ринкуСтатистика
Machine Learning for Trading

This notebook explains an operator-style research agent for iterating on quantitative case studies. Instead of limiting the model to predefined forecasting actions, it gives it general tools for files, shell commands, registry queries, and data inspection.…

Машинне навчанняБектестуванняСтатистикаУправління ризиками
Machine Learning for Trading

This feasibility analysis checks whether a daily long-short equity ranking strategy can be researched with the available US stock panel. It examines point-in-time universe construction using price and trailing turnover thresholds, compares proportional…

АкціїРинки СШАБектестуванняВиконання ордерів
Machine Learning for Trading

This notebook refits the configuration selected by earlier validation stages using pre-2021 history, then publishes predictions for a 2021 holdout. It retrieves the chosen configuration from a recorded candidate set or applies the same ranking rule when that…

АкціїОпціониМашинне навчанняБектестування
Machine Learning for Trading

This analysis introduces option-chain structure and examines a 2020 slice of S&P 500 options for eight underlyings. It explains moneyness, intrinsic and time value, Greeks, implied volatility, and the information represented by volatility skew and term…

ОпціониВолатильністьОцінювання вартості деривативівМікроструктура ринку
Machine Learning for Trading

This notebook implements an ESG headline workflow that selects news with keywords, assigns each selected headline to an environmental, social, or governance category, and scores sampled headlines with FinBERT sentiment. It measures the selected pool’s…

Машинне навчанняРинкові настроїСтатистика
Machine Learning for Trading

This notebook audits an annual-report corpus before it is indexed for financial research. It measures the delay between a fiscal period end and the public filing date, showing why point-in-time applications must use the publication date. It also identifies…

АкціїМашинне навчанняВиконання ордерівБектестування
Machine Learning for Trading

This notebook screens financial and model-based features for their relationship with the next eight-hour return of crypto perpetual contracts. For each settlement, it computes cross-sectional Spearman correlations across eligible contracts, then summarizes…

КриптовалютиБезстрокові ф'ючерсиМашинне навчанняСтатистика