QuantpediaQuantpedia

What is it?מה זה?

Quantpedia reads academic research and summarizes each idea as a trading strategy: the rules, the asset universe, the rebalancing period, key performance and risk characteristics, and links to the source papers. A selection of strategies is free to browse after sign-up, while the paid plans unlock a much larger database of strategies. For many strategies, paid plans also include out-of-sample backtests with Python code.Quantpedia קוראת מחקר אקדמי ומסכמת כל רעיון כאסטרטגיית מסחר: החוקים, יקום הנכסים, תדירות האיזון מחדש, מאפייני ביצועים וסיכון מרכזיים, וקישורים למאמרי המקור. מבחר אסטרטגיות פתוח לגלישה חינם אחרי הרשמה, והתוכניות בתשלום פותחות מאגר גדול בהרבה. עבור הרבה אסטרטגיות, התוכניות בתשלום כוללות גם backtests מחוץ למדגם (out-of-sample) עם קוד Python.

Why it matters for quantsלמה זה חשוב לקוואנטים

There are thousands of papers claiming market anomalies, and reading them all is impossible. Quantpedia acts as a structured index: you can quickly see what has been studied, in which asset class, and how the idea performed. Quants use it for idea generation, to check whether an 'original' idea already exists in the literature, and to find the original paper before implementing it themselves. It is also a great way for beginners to see what a well-specified strategy looks like.יש אלפי מאמרים שטוענים לאנומליות בשוק, ואי אפשר לקרוא את כולם. Quantpedia משמשת כאינדקס מסודר: אפשר לראות מהר מה נחקר, באיזה סוג נכס ואיך הרעיון הצליח. קוונטים משתמשים בה כדי לייצר רעיונות, לבדוק אם רעיון 'מקורי' כבר קיים בספרות, ולמצוא את מאמר המקור לפני שמממשים אותו בעצמם. זו גם דרך מצוינת למתחילים לראות איך נראית אסטרטגיה שמוגדרת היטב.

What quants look forמה קוואנטים מחפשים שם

• Exact strategy rules: universe, signal, holding period and rebalancing frequencyחוקי האסטרטגיה המדויקים: יקום, סיגנל, תקופת החזקה ותדירות איזון מחדש
• Reported performance and risk characteristics, such as return, volatility and drawdownמאפייני הביצועים והסיכון שדווחו, כמו תשואה, תנודתיות ו-drawdown
• Links to the original academic papers and related researchקישורים למאמרים האקדמיים המקוריים ולמחקרים קשורים
• Out-of-sample backtests and Python code on paid plansBacktests מחוץ למדגם וקוד Python בתוכניות בתשלום
• Filters by asset class (equities, bonds, commodities, currencies, crypto) and strategy styleסינון לפי סוג נכס (מניות, אג"ח, סחורות, מטבעות, קריפטו) ולפי סגנון אסטרטגיה

How to get startedאיך מתחילים

1. Create a free account and browse the free strategies in the Screener.פתחו חשבון חינמי ועיינו באסטרטגיות החינמיות ב-Screener.
2. Pick a simple, well-known strategy (for example a momentum or trend-following idea) and read its description and source paper.בחרו אסטרטגיה פשוטה ומוכרת (למשל רעיון מומנטום או trend-following) וקראו את התיאור ואת מאמר המקור.
3. Re-implement it yourself in Python with your own data, and compare your results with the reported ones.ממשו אותה בעצמכם ב-Python עם נתונים משלכם, והשוו את התוצאות לתוצאות שדווחו.
4. Only consider a paid plan once you know you will use the larger database and code regularly.שקלו תוכנית בתשלום רק כשאתם יודעים שתשתמשו במאגר הגדול ובקוד באופן קבוע.

Relatedקשור