नॉलेज लाइब्रेरी

यह दस्तावेज़ मौजूदा क्रिप्टो परपेचुअल ट्रेडिंग रणनीति में जोड़े गए पोज़िशन-स्तरीय निकासों का अध्ययन करता है: निश्चित स्टॉप लॉस, ट्रेलिंग स्टॉप और समय-आधारित निकास। इसमें बताया गया है कि ये नियंत्रण केवल अंतर्निहित रणनीति द्वारा चुनी गई पोज़िशन बंद करते हैं,…

यह दस्तावेज़ बताता है कि पूर्वानुमान एजेंट का खोज इंटरफ़ेस उसके प्रमाण को कैसे सीमित कर सकता है और उसकी गतिविधि को ऑडिट योग्य बना सकता है। प्रदाता-निरपेक्ष प्रोटोकॉल स्रोत, प्रकाशन तिथि, प्रासंगिकता स्कोर और सामग्री वाले टाइप किए गए परिणाम लौटाता है, जबकि…

यह मॉड्यूल जाँचों का वर्णन करता है कि पूर्वानुमान और बैकटेस्ट इनपुट किसी अध्ययन द्वारा निर्दिष्ट सत्रों और फ़ोल्डों को कवर करते हैं या नहीं। सापेक्ष जाँच उम्मीदवार मॉडलों की एक-दूसरे से तुलना करती हैं, इसलिए उनमें साझा विफलता छूट सकती है: पुरानी फ़ोल्ड…

यह नोटबुक फ़र्म विशेषताओं से आगे के रिटर्न का पूर्वानुमान करने के लिए पर्यवेक्षित ऑटोएन्कोडर का अध्ययन करती है। यह संकीर्ण न्यूरल-नेटवर्क बॉटलनेक बनाए रखती है, लेकिन संबंधित मॉडलों में प्रयुक्त सशर्त-कारक व्याख्या और मूल्य निर्धारण प्रतिबंध हटा देती है।…

यह नोटबुक FX जोड़ी के पूर्वानुमानों को आधार ट्रेडिंग परिणामों में बदलती है। हर निर्णय समय पर यह जोड़ियों का क्रम तय करती है, समान आकार के लॉन्ग और शॉर्ट हिस्से लेती है और चुने गए पूर्वानुमान कॉन्फ़िगरेशन तथा चेकपॉइंट को मौजूदा बैकटेस्ट इंजन से चलाती है। समान…

यह व्यवहार्यता विश्लेषण जाँचता है कि उपलब्ध पैनल से US फ़र्म विशेषताओं पर आधारित मासिक लॉन्ग-शॉर्ट रणनीति का मूल्यांकन किया जा सकता है या नहीं। यह सत्यापित करता है कि माप रैंक के रूप में एन्कोड किए गए हैं, बताता है कि फ़र्म कितने समय तक अवलोकन योग्य रहती…

यह नोटबुक समान मासिक ETF मोमेंटम रणनीति के दो सिमुलेशन की तुलना करती है। दोनों में लक्ष्य भार, समूह, तारीखें और कुल ट्रेडिंग लागत एक जैसी हैं। एक पिछड़े हुए भार और परिसंपत्ति रिटर्न से रिटर्न निकालता है; दूसरा फ़िल, शेयर और नकदी का हिसाब रखते हुए ऑर्डर क्रम…

यह नोटबुक S&P 500 ऑप्शन के लिए घोषित अनुक्रम-मॉडल समूह के एक सदस्य के रूप में PatchTST फ़िट करती है। PatchTST पीछे देखने वाली विंडो को निश्चित आकार के पैच में बाँटती है, उन्हें टोकन के रूप में एम्बेड करती है और इतिहास के हिस्सों के बीच संबंध सीखने के लिए…

यह नोटबुक कई ट्रेडिंग केस अध्ययनों के LightGBM परिणामों का एकत्रीकरण करती है और उनकी तुलना रैखिक तथा TabM आधार मॉडलों से करती है। यह हर केस अध्ययन के लिए सर्वोच्च-IC कॉन्फ़िगरेशन की जाँच करती है, विषम-वैरिएंस और स्वसहसंबंध-संगत अंतराल रिपोर्ट करती है, और…

यह उपयोगिता क्वांटिटेटिव रिसर्च पाइपलाइन से बने डेटा आर्टिफ़ैक्ट की निदान प्रक्रिया बताती है। यह संख्यात्मक कॉलम में रिक्त मान, गैर-सीमित मान, शून्य, अलग-अलग मानों की संख्या, क्वांटाइल और टेल व्यवहार का प्रोफ़ाइल बनाती है, फिर विन्यास योग्य सलाहकारी सीमाएँ…

यह नोटबुक जाँचती है कि सीखे गए ग्राफ़ एम्बेडिंग, US शेयरों के टैबुलर मॉडल में पूर्वानुमान संबंधी जानकारी जोड़ते हैं या नहीं। यह लक्ष्य अवधि से पहले मापे गए निरपेक्ष रिटर्न सहसंबंधों से नेटवर्क बनाती है, उसी पूर्व-लक्ष्य इतिहास से मोमेंटम, अस्थिरता और…

यह दस्तावेज़ S&P 500 ऑप्शन अध्ययन के लिए LSTM अनुक्रम मॉडल का वर्णन करता है। ऐसे क्रॉस-सेक्शनल मॉडल, जो किसी प्रतीक के इतिहास का सार देने के लिए निर्मित विशेषताओं पर निर्भर करते हैं, उनसे अलग, LSTM कालक्रमानुसार विंडो लेता है और सीखता है कि अनुक्रम के कौन से…

यह नोटबुक बताती है कि मान्यकरण परिणामों से कॉन्फ़िगरेशन चुन लिए जाने के बाद FX रणनीति के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान कैसे बनाए जाएँ। यह स्वीकृत उम्मीदवारों में से उन उम्मीदवारों का सर्वोच्च शार्प मान वाला मान्यकरण बैकटेस्ट चुनती है जो सॉल्वेंट बने रहे, फिर चुने…

यह नोटबुक सिम्युलेटेड क्रिप्टोकरेंसी ट्रेडिंग परिवेश में DQN, PPO और A2C की तुलना करती है। यह घंटेवार Bitcoin परपेचुअल-फ़्यूचर्स रिटर्न पर GARCH(1,1) अस्थिरता प्रक्रिया का अंशांकन करती है, फिर ऐसे पथ सिम्युलेट करती है जो रिटर्न की दिशा को अप्रत्याशित रखते…

यह नोटबुक जाँचती है कि एक स्थिर, केवल-लॉन्ग ETF मोमेंटम आधाररेखा ने 2010 से 2024 तक बाज़ार की स्थितियों में कैसा प्रदर्शन किया। यह हर दैनिक रिटर्न को उस रिटर्न के शुरू होने से पहले ज्ञात अस्थिरता और रुझान मापों के अनुसार चिह्नित करती है, जिसमें विस्तारशील…

यह नोटबुक पहले चुने गए फ़र्म-विशेषता पूर्वानुमानों और स्थिर पोर्टफ़ोलियो कॉन्फ़िगरेशन को एक वर्ष की होल्डआउट अवधि पर लागू करती है। आउट-ऑफ़-सैंपल मूल्यांकन सुरक्षित रखने के लिए यह पूर्वानुमान, आवंटन, संकेंद्रण, रीबैलेंसिंग या लेनदेन लागत के बारे में कोई नया…

यह ऑडिट ETF आवंटन, फ़्यूचर्स, क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग, विदेशी मुद्रा और US इक्विटी में समान स्थिर मॉडल लक्ष्यों और कंटेंट-एड्रेसेबल ऐतिहासिक इनपुट को दोहराने वाले ट्रेडिंग इंजनों की तुलना करता है। यह मेल खाते फ़िल रिकॉर्ड, मूल्यांकन टाइमस्टैम्प, खाते के…

यह विश्लेषण रजिस्ट्री से केस स्टडी के ओवरले बैकटेस्ट लेकर और आवंटन-चरण की आधाररेखा, या उसके अभाव में संकेत-चरण की आधाररेखा, के मुकाबले शार्प तथा अधिकतम ड्रॉडाउन मापकर जोखिम ओवरले की तुलना करता है। यह कॉन्फ़िगरेशन को नियम प्रकारों में बाँटता है, फिर हर अध्ययन…

यह नोटबुक NASDAQ-100 इंट्राडे रणनीति में आवंटन-चरण के शीर्ष कॉन्फ़िगरेशन पर पोज़िशन-स्तरीय स्टॉप-लॉस, ट्रेलिंग स्टॉप और समय-आधारित निकास का मूल्यांकन करती है। निर्णय हर पंद्रह मिनट पर होते हैं, जबकि बैकटेस्ट इंजन हर मिनट पोज़िशन पर नज़र रखता है, इसलिए ओवरले…

यह नोटबुक S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन अध्ययन में सीक्वेंस पूर्वानुमान के लिए पैच्ड ट्रांसफ़ॉर्मर का वर्णन करती है। यह समय-विंडो को लगातार खंडों में बाँटती है और हर खंड को एक टोकन के रूप में दर्शाती है, जिससे छोटे सीक्वेंस पर काम करते हुए अटेंशन विंडो के…

यह नोटबुक कई मिनट-स्तरीय हॉराइज़न पर आगे के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर फ़ीचर पर एक लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क फ़िट करती है। समतल किए गए रैखिक मॉडल से अलग, एक LSTM प्रत्येक अवलोकन को क्रम से संसाधित करता है और सीखता है…

यह नोटबुक मोमेंटम पोर्टफ़ोलियो के लिए StopLoss, TakeProfit और TrailingStop नियमों को इस तरह ट्यून करने का उदाहरण देती है कि अंशांकन और मूल्यांकन कालक्रम के अनुसार अलग रहें। यह अंशांकन डेटा से अलग-अलग नियम-सीमाओं और उनके संयुक्त संयोजनों का परीक्षण करती है,…

यह कॉन्फ़िगरेशन नोट उन सेटिंग्स में अंतर करता है जो बैकटेस्ट की पहचान में दिखाई देती हैं और उन सेटिंग्स में जो वास्तव में सिम्युलेटेड ट्रेडिंग लागत को प्रभावित करती हैं। वर्णित केस स्टडी में सभी पंजीकृत रन वेक्टराइज़्ड, रिटर्न-टू-एक्सपायरी पथ का उपयोग करते…

यह ETF फ़ीचर नोटबुक बताती है कि फ़िट किए गए सांख्यिकीय मॉडल अपने अनुमानित पैरामीटरों के ज़रिए भविष्य की जानकारी लीक कर सकते हैं, भले ही उनके फ़ॉर्मूले पिछली टिप्पणियों का उपयोग करते हों। इसका उपाय वॉक-फ़ॉरवर्ड रीफ़िट शेड्यूल है: शुरुआत में बर्न-इन अवधि रखें,…