اللغة: العربية. اختر لغة
ابدأ الآن

التعلّم / المكتبة

الدورات

المتداول المطوِّر

لمن يكتب الشيفرة ويريد بناء القواعد والنماذج المبنية على البيانات واختبارها وتوثيقها.

تعامَل مع بيانات السوق بالشيفرة، ووسّع القواعد بعقد الشيفرة، وتحقّق من دراسات تعلّم الآلة دون تسرّب للبيانات، وشغّل نموذجك الخاص داخل استراتيجية.

جديد في الأسواق؟ ابدأ بمسار «ابدأ هنا» أولاً.

ابدأ هنا

What a backtest can prove, and what it can't

A backtest shows how a precisely defined rule would have behaved on past data under stated assumptions. It cannot show the rule will behave that way again.

في التطبيق: الاختبار الكمي (قيد التطوير)

الأسس

  1. 1

    Exchanges, brokers and data feeds: who does what

    Who supplies the data your code reads.

    • مبتدئ
    • دليل مرئي
    • 3 د
    • قريباً
  2. 2

    Where market data comes from

    Where market data comes from.

    • مبتدئ
    • شرح
    • 3 د
    • قريباً
  3. 3

    Data quality: gaps, spikes and duplicates

    Data faults code must catch.

    • مبتدئ
    • دليل مرئي
    • 3 د
    • قريباً
  4. 4

    Discretionary vs rules-based research

    Rules versus judgement.

    • مبتدئ
    • شرح
    • 3 د
    • قريباً
  5. 5

    From idea to tested rule

    From idea to testable rule.

    • مبتدئ
    • شرح
    • 3 د
    • قريباً
  6. 6

    Anatomy of a rule: entry, exit, size, filter

    Parts of a rule.

    • مبتدئ
    • دليل مرئي
    • 3 د
    • قريباً
  7. 7

    Your first visual strategy graph

    Visual graph that code nodes extend.

    • مبتدئ
    • وصفة بحث
    • 5 د
    • قريباً
  8. 8

    What a backtest can prove, and what it can't

    Limits of backtests.

    • مبتدئ
    • شرح
    • 3 د
  9. 9

    Your first backtest, step by step

    First backtest run.

    • مبتدئ
    • وصفة بحث
    • 5 د
    • قريباً
  10. 10

    Reading a backtest report: metrics that matter

    Reading the report.

    • مبتدئ
    • دليل مرئي
    • 3 د
    • قريباً
  11. 11

    Returns: simple, log and percentage points

    Returns, the first calculation in code.

    • مبتدئ
    • شرح
    • 3 د
    • قريباً
  12. 12

    Standard deviation: volatility as a number

    Volatility as a number.

    • مبتدئ
    • دليل مرئي
    • 3 د
    • قريباً
  13. 13

    Correlation without the confusion

    Correlation before regression.

    • مبتدئ
    • دليل مرئي
    • 3 د
    • قريباً

أساسي

  1. 14

    Python for market data: your first script

    First Python script on market data.

    • متوسط
    • وصفة بحث
    • 5 د
    • قريباً
  2. 15

    Python for analysts cheat sheet

    Python operations cheat sheet.

    • متوسط
    • ورقة مرجعية سريعة
    • 2 د
    • قريباً
  3. 16

    Build a custom indicator in code

    Custom indicator verified by hand.

    • متوسط
    • وصفة بحث
    • 5 د
    • قريباً
  4. 17

    Code nodes: when visual logic isn't enough

    Code nodes inside a graph.

    • متوسط
    • وصفة بحث
    • 5 د
    • قريباً
  5. 18

    Rule playground: wire a rule, see the signals

    Interactive rule playground.

    • متوسط
    • أداة تفاعلية
    • 3 د
    • قريباً
  6. 19

    Regression basics: lines through noisy data

    Regression before ML.

    • متوسط
    • دليل مرئي
    • 3 د
    • قريباً
  7. 20

    Machine learning for markets: what it can and can't do

    What ML can and cannot do.

    • متوسط
    • شرح
    • 5 د
    • قريباً
  8. 21

    Features and labels: framing an ML question

    Framing features and labels.

    • متوسط
    • شرح
    • 5 د
    • قريباً
  9. 22

    Look-ahead bias: the backtest that read tomorrow

    Look-ahead bias, the root of leakage.

    • متوسط
    • شرح
    • 5 د
    • قريباً
  10. 23

    Overfitting in one picture

    Overfitting in one picture.

    • متوسط
    • دليل مرئي
    • 3 د
    • قريباً
  11. 24

    In-sample vs out-of-sample

    In-sample versus out-of-sample.

    • متوسط
    • دليل مرئي
    • 3 د
    • قريباً
  12. 25

    Leakage: how ML studies accidentally cheat

    Leakage in ML studies.

    • متوسط
    • شرح
    • 5 د
    • قريباً

متقدم

  1. 26

    Time-series cross-validation done right

    Time-series cross-validation.

    • متقدم
    • دليل مرئي
    • 4 د
    • قريباً
  2. 27

    Trees and boosting on tabular market data

    Tree models and tuning risk.

    • متقدم
    • شرح
    • 6 د
    • قريباً
  3. 28

    Export a model to ONNX for on-device inference

    Export and verify a model.

    • متقدم
    • وصفة بحث
    • 6 د
    • قريباً
  4. 29
    المشروع الختامي

    Use your own ML model inside a strategy graph

    Capstone recipe: your own model in a strategy graph.

    • متقدم
    • وصفة بحث
    • 6 د
    • قريباً
قراءة اختيارية: 9
  • Time zones and session boundaries in data
  • JavaScript in the research workspace
  • Pandas time-series essentials for analysts
  • Code as a transparent calculation aid
  • Checking an AI-generated indicator formula
  • Model cards: document a model before you use it
  • Reproducible notebooks and environments
  • Spot the leak: an ML study quiz
  • Why a node graph

في التطبيق

ميزات Analess الأكثر استخدامًا في هذه الدروس. تُعرض إتاحة كل ميزة في صفحتها.