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नॉलेज लाइब्रेरी

उन पुस्तकों, शोधपत्रों, लेखों और कोड के सारांश और मुख्य विचार, जिन्हें हमारे एआई एजेंट पढ़ते हैं। इन्हें Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है। हर पृष्ठ पर मूल स्रोत का लिंक है।

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1,066 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पाथ सिग्नेचर को निश्चित लंबाई वाले फ़ीचर के रूप में प्रस्तुत करती है, जो टाइम-सीरीज़ विंडो में अवलोकनों का क्रम और संयुक्त ज्यामिति सुरक्षित रखते हैं। पहला स्तर हर निर्देशांक का कुल बदलाव दर्ज करता है; दूसरा निर्देशांक-युग्मों के बीच चिह्नित…

इक्विटीतकनीकी संकेतकमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि तथ्य जिस अवधि का वर्णन करता है और जिस तारीख़ को वह सार्वजनिक हुआ, दोनों को सुरक्षित रखते हुए US इक्विटी का तिमाही फ़ंडामेंटल पैनल SEC XBRL डेटा से कैसे बनाया और जाँचा जाए। ऐतिहासिक रूप से मान्य बैकटेस्ट में फ़ाइलिंग या घोषणा की तारीख़…

इक्विटीफ़ैक्टर निवेशबैकटेस्टिंगअमेरिकी बाज़ार
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि विस्तारित-विंडो डबल मशीन लर्निंग विश्लेषण में Beta, IdioVol, LME और Variance को नियंत्रित करने के बाद 12-से--2-महीने का मोमेंटम अगले महीने के US फ़र्म रिटर्न का पूर्वानुमान देता है या नहीं। सहायक मॉडल पहले के निर्णय महीनों पर प्रशिक्षित…

इक्विटीमोमेंटममशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ S&P 500 विकल्प स्ट्रैडल अध्ययन में इस्तेमाल किए गए स्रोत अवलोकन निकालने की दो-चरणीय विधि बताता है। पहले, यह समाप्ति तक दिनों, निरपेक्ष डेल्टा, निहित अस्थिरता के अभिसरण, न्यूनतम कोट और सापेक्ष बिड-आस्क स्प्रेड के आधार पर लगभग एट-द-मनी उम्मीदवारों…

ऑप्शंसअस्थिरताडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारणसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक SPY क्लोज़िंग कीमतों के पूर्वानुमान के लिए N-BEATS बनाती है। पूर्णतः जुड़ी हुई ब्लॉक पूरी लुकबैक विंडो प्रोसेस करती हैं और हर ब्लॉक बैककास्ट बनाती है, जिसे अगली ब्लॉक से पहले घटा दिया जाता है, साथ ही भविष्य की अवधि के लिए पूर्वानुमान भी बनाती है।…

मशीन लर्निंगइक्विटीसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ ऐतिहासिक और हाल के इक्विटी डेटा को मिलाने तथा प्रति-घंटा क्रिप्टो परपेचुअल डेटा तैयार करने की शुरू से अंत तक की पाइपलाइन बताता है। इसका मुख्य उदाहरण कवरेज सीमा पर WikiPrices और Yahoo के अवलोकन जोड़ता है, OHLC डेटा और टाइमस्टैम्प अंतराल मान्य करता…

बहु-एसेटसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक शोध एजेंटों के लिए संरचित स्थिति रिकॉर्ड प्रस्तुत करती है, जो रन का प्रश्न, कटऑफ़, साक्ष्य, अनसुलझे प्रश्न, टूल इतिहास, गुणवत्ता-द्वार परिणाम और संश्लेषण स्थिति सुरक्षित रखता है। यह इस स्थिति को बातचीत ट्रेस से अलग बताती है: ट्रेस दर्ज करता है कि…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह ट्यूटोरियल ETF और व्यापक आर्थिक डेटा में लुक-अहेड पक्षपात पहचानने और रोकने का तरीका बताता है। यह दिखाता है कि केंद्रित मूविंग औसत भविष्य के अवलोकन उपयोग करते हैं, जबकि किसी फ़ीचर के स्तर और अगले अवधि के रिटर्न के बीच साधारण सहसंबंध से डेटा रिसाव छूट सकता…

बैकटेस्टिंगसांख्यिकीइक्विटीअमेरिकी बाज़ार
Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ जाँचता है कि पहले से चुने गए एक S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन आवंटन के सत्यापन प्रदर्शन को ट्रेडिंग लागत कैसे बदलती है। इसमें ट्रेड किए गए मूल्य के अनुपात के रूप में एकतरफ़ा शुल्क की सीमा जाँची जाती है और उसकी तुलना प्रति शेयर स्थिर कमीशन तथा…

इक्विटीऑप्शंसबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल बाज़ारों के एक समूह के मानकीकृत प्रति-घंटा रिटर्न पर साधारण ऑटोएन्कोडर प्रशिक्षित करती है। इसका एन्कोडर अनेक एसेट के रिटर्न वेक्टर को द्वि-आयामी लेटेंट निरूपण में संपीड़ित करता है और डिकोडर इनपुट का पुनर्निर्माण करता है। देखे गए और…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्समशीन लर्निंगअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक साझा जोखिम फ़ैक्टर और सेक्टर रोटेशन का वर्णन करने के लिए सेक्टर ETF रिटर्न पर सहसंबंध-आधारित प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण करती है। रिटर्न को मानकीकृत करने से विघटन से पहले हर सेक्टर का विचरण एक हो जाता है, जिससे अधिक अस्थिर सेक्टर के घटकों पर हावी…

इक्विटीफ़ैक्टर निवेशसांख्यिकीपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

नोटबुक दैनिक ETF रिटर्न पूर्वानुमानों की अनिश्चितता का अनुमान लगाने के तरीकों के रूप में Monte Carlo dropout और deep ensembles की तुलना करती है। बार-बार की भविष्यवाणियों में dropout सक्रिय रहता है, जबकि एन्सेंबल सदस्य अलग-अलग प्रशिक्षित होते हैं; किसी भी…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधनपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह ऑडिट ETF आवंटन, CME फ़्यूचर्स, फ़ंडिंग वाले क्रिप्टो परपेचुअल, विदेशी मुद्रा और US इक्विटी के लिए साझा ऐतिहासिक इनपुट पर कई बैकटेस्टिंग इंजनों की तुलना करता है। हर समर्थित जोड़ी को समान सामग्री-पते वाला बाज़ार डेटा और स्थिर मॉडल लक्ष्य मिलता है, जिससे…

बैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनबहु-एसेटफ़्यूचर्स
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वित्तीय समय-श्रृंखला में बदलाव पहचानने के तरीकों का सर्वेक्षण करती है और उदाहरण के रूप में SPY का उपयोग करती है। यह Zivot–Andrews परीक्षण की तुलना करती है, जो यूनिट-रूट परिकल्पना जाँचते हुए एक ब्रेक का अनुमान लगाता है, PELT और बाइनरी सेगमेंटेशन से,…

इक्विटीसांख्यिकीमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक FinMarBa हेडलाइन पर पूर्व-प्रशिक्षित वित्तीय भावना मॉडल का मूल्यांकन करती है और बताती है कि परिणाम भावना-हस्तांतरण की साफ़ जाँच क्यों नहीं है। FinBERT को पाठ की भावना के मानवीय निर्णयों पर प्रशिक्षित किया गया था, जबकि FinMarBa के नकारात्मक, तटस्थ…

मशीन लर्निंगबाज़ार भावनाइक्विटीसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक इवेंट-ड्रिवन बैकटेस्टिंग इंजन में BTC/USDT पर लॉन्ग-ओनली RSI मीन-रिवर्ज़न नियम लागू करती है। यह इंट्राडे बार को UTC दैनिक OHLCV डेटा में एकत्र करती है, लाभ और हानि का रोलिंग RSI निकालती है, संकेतक निचली सीमा से नीचे जाने पर प्रवेश करती है और ऊपरी…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऔसत की ओर वापसीतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स रिटर्न के पूर्वानुमान के लिए प्रिंसिपल-कंपोनेंट आधाररेखा समझाती है। PCA को प्रशिक्षण फ़ोल्ड के उत्पाद-रिटर्न पैनल पर फिट किया जाता है, इसलिए इसके घटक कॉन्ट्रैक्टों में सह-गति की दिशाएँ दिखाते हैं, संपीड़ित कैरी, मोमेंटम या अस्थिरता…

फ़्यूचर्सफ़ैक्टर निवेशसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक दैनिक ग्रिड पर प्रयुक्त उसी पाँच-सत्र फ़ॉरवर्ड रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने वाले साप्ताहिक-ग्रिड अनुक्रम मॉडल की तुलना करती है। शुक्रवार को सैंपल लेने से वह लेबल लगभग एक-चरण-आगे का लक्ष्य बन जाता है, जिससे अगले अवलोकन का पूर्वानुमान लगाने के लिए बने…

इक्विटीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक US कंपनी की 10-K फ़ाइलिंग के अंशों पर रिट्रीवल-वर्धित शोध सहायक बनाती है। यह फ़ाइलिंग लोड करती है, पाठ को वाक्य-विंडो में बाँटती है, स्थानीय मॉडल से खंडों के एम्बेडिंग बनाती है और समानता खोज के लिए उन्हें अनुक्रमित करती है। प्रदर्शित रन ऐसी प्रश्न…

मशीन लर्निंगइक्विटीसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ अनुमानित राउंड-ट्रिप ट्रेडिंग लागत का उपयोग करके सत्यापन और होल्डआउट बैकटेस्ट के लिए इक्विटी का स्थिर समूह चुनने का तरीका बताता है। प्रॉक्सी प्रति शेयर अनुमानित लागत को औसत शेयर मूल्य के अनुपात में लेकर उसमें माध्यिका हाफ-स्प्रेड का दोगुना…

इक्विटीऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह खोजपरक विश्लेषण नौ समूहों में एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड के दैनिक पैनल की रूपरेखा देखता है। यह समय के साथ सिंबल कवरेज जाँचता है, पैनल की वर्गीकरण शब्दकोश से तुलना करता है, नल और शून्य-वॉल्यूम अवलोकनों की समीक्षा करता है, और समूह के अनुसार मूल्य-बार क्रम तथा…

इक्विटीपोर्टफोलियो निर्माणऑर्डर निष्पादनजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक डिफ़रेंशियल प्राइवेसी के साथ दैनिक ETF फ़ीचर पर जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क के प्रशिक्षण का प्रदर्शन करती है। यह प्राइवेसी गारंटी और बजट बताती है, फिर Opacus का उपयोग करके ग्रेडिएंट एकत्र करने और कैलिब्रेटेड नॉइज़ जोड़ने से पहले प्रत्येक नमूने के…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीइक्विटीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक इक्विटी-ऑप्शन फ़ीचर से बने स्टॉक-रिटर्न लक्ष्यों पर वेट-शेयरिंग न्यूरल एन्सेंबल TabM लागू करती है। इसके सदस्य एक साझा दो-लेयर नेटवर्क बैकबोन का उपयोग करते हैं, जिनमें सक्रियण स्केलिंग वेक्टर और आउटपुट हेड अलग-अलग होते हैं और उनकी भविष्यवाणियों का…

इक्विटीऑप्शंसमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक आठ-घंटे के क्रिप्टो परपेचुअल पैनल के लिए फ़ॉरवर्ड मूल्य-रिटर्न लेबल बनाने का तरीका बताती है। यह बार-ओपन टाइमस्टैम्प को उस समय पर शिफ्ट करती है जब पूर्ण बार का डेटा उपलब्ध होता है, फिर प्रेडिक्टर फ़ीचर जोड़ने से पहले कॉन्ट्रैक्ट मूल्य श्रृंखला पर…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऔसत की ओर वापसीसांख्यिकी