इस प्रोजेक्ट के बारे में

Nordic Insider Signal एक इवेंट-ड्रिवन क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग सिस्टम है जो Nasdaq Stockholm और First North पर सूचीबद्ध स्वीडिश इक्विटी पर केंद्रित है। इसका मुख्य ट्रिगर इनसाइडर क्लस्टर डिटेक्शन है: एक छोटी लुकबैक विंडो के भीतर एक ही स्टॉक खरीदने वाले अलग-अलग इनसाइडरों की एक कॉन्फ़िगर करने योग्य न्यूनतम संख्या। पूंजी लगाने से पहले, Groq Llama, Anthropic Haiku, या स्थानीय Ollama का उपयोग करने वाली एक LLM पुष्टि परत एक सैनिटी गेट के रूप में कार्य करती है। सिग्नल स्कोरिंग 0–100 अंक के पैमाने पर चार स्वतंत्र परतों को जोड़ती है: इनसाइडर गतिविधि (क्लस्टर आकार, भूमिका वरिष्ठता, हाल की बिक्री के मुकाबले खरीदा गया शुद्ध SEK), फंडामेंटल (राजस्व प्रवृत्ति, लाभप्रदता, बैलेंस शीट गुणवत्ता), मैक्रो स्थितियां (SEK/USD मोमेंटम, OMX शासन फ़िल्टर), और सेक्टर मजबूती। अर्निंग्स विंडो, लॉक-अप समाप्ति, और हाल के राइट्स इश्यू के लिए कठोर वीटो लागू होते हैं, और ट्रेड करने के लिए न्यूनतम 65 का कन्विक्शन स्कोर आवश्यक है। थ्रेशोल्ड config/strategy.yaml में तय किए गए हैं और बैकटेस्टिंग के बाद समायोजित नहीं किए जाते। जोखिम प्रबंधन हाफ-केली पोज़िशन साइज़िंग का उपयोग करता है, जिसमें पोज़िशन मूल्य अधिकतम पोर्टफोलियो प्रतिशत और औसत दैनिक वॉल्यूम के अधिकतम प्रतिशत दोनों द्वारा सीमित होता है। 20-दिन के ADV के 2% की तरलता सीमा SEK में छोटे-कैप नामों पर बाजार प्रभाव को सीमित करती है। एग्ज़िट में एक कॉन्फ़िगर करने योग्य ट्रेलिंग स्टॉप, समय-आधारित स्टॉप, और प्रॉफिट टारगेट शामिल हैं, जिनका मूल्यांकन रात में किया जाता है। बैकटेस्टिंग इंजन इवेंट-ड्रिवन और वॉक-फॉरवर्ड है, जो यथार्थवादी प्रकाशन अंतराल को मॉडल करने के लिए दिन d+1 के क्लोज़ पर ट्रेड में प्रवेश करता है। यह पॉइंट-इन-टाइम सही है, और मूल्य ब्रह्मांड को सत्यापन विंडो खुलने से पहले OpenFIGI के माध्यम से हल किया जाता है। दस्तावेज़ित सीमाओं में v1 में कोई लेनदेन लागत नहीं, डाउनलोड किए गए ब्रह्मांड में सर्वाइवरशिप बायस, और yfinance कवरेज अंतराल को होल्ड पोज़िशन के रूप में माना जाना शामिल है। डेटा स्रोतों में स्वीडिश इनसाइडर फाइलिंग के लिए Finansinspektionen, OHLCV मूल्य इतिहास के लिए yfinance, ISIN-से-टिकर समाधान के लिए OpenFIGI, और LLM पुष्टि गेट के लिए Groq, Anthropic, या Ollama शामिल हैं। परियोजना एजेंट, बैकटेस्टिंग, कॉन्फ़िगरेशन, डेटा संग्रह, Nordnet के माध्यम से निष्पादन, निगरानी, जोखिम, और सिग्नल के लिए मॉड्यूल में व्यवस्थित है। यह Python 3.11, pandas, yfinance, SQLite, PyYAML, और OpenFIGI API के साथ बनाया गया है।