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
Quantpedia
Документів: 86
TqSdk
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
Лекції Quantopian
Документів: 45
Binance API docs
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: 79,386

SuperMind

This note describes a Chinese equity screen combining three conditions: price amplitude above 1, circulating market capitalization above 10 billion yuan, and at least one limit-up event in the prior 25 days. It frames the screen as a way to find larger,…

АкціїРинки КитаюВолатильністьПробій рівня
MQL5 code base

This Expert Advisor uses fast and slow moving averages to determine direction. It opens a buy when the fast average is above the slow average by a configurable minimum distance, and a sell under the opposite condition. The EA can close or retain existing…

Валютний ринокТехнічні індикаториСлідування за трендомСіткова торгівля
MQL5 code base

The NRTR indicator tracks price extremes using highs and lows, maintaining a preset distance from the most recently reached extreme. In an uptrend it appears below price, while in a downtrend it appears above price. The offset is intended to ignore modest…

Технічні індикаториСлідування за трендомПробій рівня
SuperMind

This stock selection approach filters for shares associated with the metaverse theme, then checks for an upward-sloping 30-day moving average and sorts qualifying names by a measure of individual stock interest. The article presents this as a way to combine…

Ринки КитаюАкціїІмпульсТехнічні індикатори
MQL5 code base

This Expert Advisor opens trades when a colored Sidus indicator arrow appears at a bar’s close. Its entry logic is therefore driven by the indicator’s directional signals, with the signal confirmed only after the bar completes. The document describes the…

Валютний ринокТехнічні індикаториБектестування
SuperMind

This Chinese stock-selection note proposes screening for price amplitude above 1, large-order net-volume readings above 0.05 over at least three consecutive days, and then ranking by fund strength. It presents the combination as a short- to medium-term way…

АкціїМікроструктура ринкуТехнічні індикаториРинки Китаю
SuperMind

This Chinese stock-screening note combines three ideas: rank stocks by volume ratio as a proxy for fund strength, require the previous day's adjusted turnover rate to exceed 8%, and look for a shortening MACD histogram on a 15-minute chart. It presents the…

АкціїТехнічні індикаториІмпульсРинки Китаю
Hyperliquid docs

This documentation describes vaults built on HyperEVM using CoreWriter and precompiles. Builders can create and tokenize vaults with customizable accounting, and may follow standards such as ERC-4626. The described design supports onchain read and write…

КриптовалютиДані блокчейнуСпотові ринкиДецентралізовані фінанси (DeFi)
SuperMind

This Chinese stock-selection note combines a turnover-rate range of 3% to 12% with a reversal pattern and a signal described as the start of a major advance. Its example formula adds a close-above-moving-average condition and platform-specific filters. The…

АкціїТехнічні індикаториІмпульсРинки Китаю
SuperMind

This short-term equity screen combines a large daily range, a recent strong up day, elevated current volume, and an opening price above the prior close. The stated lookback is 25 trading days for the strong-gain condition. The article describes the…

АкціїТехнічні індикаториІмпульсПробій рівня
BigQuant

This research outline proposes allocating among equity industries by tracking the behavior of different market participants. It motivates industry rotation with the observation that returns can diverge substantially across sectors and styles, so broad asset…

АкціїРинки КитаюРинкові настроїФормування портфеля
MQL5 code base

The indicator estimates the relative strength of a selected currency from the closing prices of seven currency pairs that contain it. A zero reference line represents the average over a configurable period, and a colored histogram is intended to make the…

Валютний ринокТехнічні індикаториІмпульс
SuperMind

This stock screen combines an amplitude threshold with simultaneous crossovers among three moving-average pairs and at least one limit-up event during roughly the prior month. It is presented as a way to find shares showing strong recent movement and…

АкціїТехнічні індикаториІмпульсУправління ризиками
SuperMind

The post describes a stock screen requiring a ticker that begins with 60, turnover between 3% and 12%, and total market value above 200 million yuan. Its Python example retrieves listed-stock information, checks the ticker prefix, and then filters daily data…

АкціїРинки Китаю
SuperMind

This post outlines a stock selection screen based on three stated conditions: association with the metaverse theme, an upward-sloping 30-day moving average, and turnover between 2% and 9%. The accompanying indicator references and Python example illustrate…

АкціїРинки КитаюТехнічні індикатори
BigQuant

The document describes a commodity futures strategy that ranks 28 markets by changes in Twitter-derived sentiment. It calculates daily sentiment from keyword-matched posts using a financial sentiment dictionary, then forms equal-weighted long and short…

Ф'ючерсиСировинні товариРинкові настроїФакторне інвестування
BigQuant

This document outlines an event-driven study of how MSCI inclusion announcements affected the prices of Chinese A-shares. It describes estimating CAPM parameters from a historical period, using those parameters and subsequent market index returns to…

Ринки КитаюАкціїТоргівля на подіяхСтатистика
SuperMind

This document presents a short-term Chinese stock selection rule based on three market activity measures: turnover between 3% and 12%, first-level bid volume greater than ask volume, and a volume ratio between 1.5 and 6. It frames the turnover and order-book…

Ринки КитаюАкціїТехнічні індикаториМікроструктура ринку
SuperMind

This document describes a daily stock screen combining price movement and a basic valuation condition. It selects stocks with amplitude above 1, at least two limit-up events within the prior 500 days, and a positive P/E ratio. The rationale is that recent…

Ринки КитаюАкціїІмпульсТехнічні індикатори
BigQuant

This tutorial compares three ways to train an XGBoost model for stock selection: ranking securities by a score, classifying outcomes into categories, and predicting a numeric target through regression. It frames these choices within a broader modeling…

АкціїМашинне навчанняСтатистика
SuperMind

This tutorial compares three ways to train an XGBoost model for stock selection: ranking securities by a score, classifying outcomes into categories, and predicting a numeric target through regression. It frames these choices within a broader modeling…

АкціїМашинне навчанняСтатистика
SuperMind

This Chinese-language article proposes screening mainland-listed stocks for a turnover rate between 3% and 12%, excluding Beijing-listed shares, and requiring a rising-bottom pattern. Its accompanying Python example adds further filters, including excluding…

АкціїРинки КитаюТехнічні індикаториУправління ризиками
Lumibot

This strategy organizes research and trading for same-day-expiration bear call spreads through separate agents. A researcher gathers account and market information, checks the listed expiration, contract Greeks, and bid-ask quality, then identifies a short…

ОпціониУправління ризикамиРозмір позиціїВиконання ордерів
BigQuant

The document summarizes research on forecasting multiple future steps from limit order book data. Rather than predicting only one future point, the proposed approach uses sequence-to-sequence encoder-decoder networks with attention to generate a path of…

Мікроструктура ринкуМашинне навчанняВисокочастотна торгівляВиконання ордерів