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।
699 दस्तावेज़
यह नोटबुक उस रणनीति के लिए फ़ॉरवर्ड-रिटर्न लेबल बनाती है जो सूचीबद्ध ऑप्शन संकेत पढ़ती है और अंतर्निहित शेयरों में ट्रेड करती है। यह दैनिक शेयर कीमतों को स्प्लिट और लाभांश के लिए समायोजित करती है, स्थायी प्रतिभूति पहचानकर्ता का उपयोग करती है और इच्छित प्रवेश…
यह नोटबुक अनुमान लगाती है कि केवल बचे हुए US इक्विटी का समान-भार पोर्टफ़ोलियो उन कंपनियों को शामिल करने वाले पोर्टफ़ोलियो की तुलना में रिटर्न कितना बढ़ाकर दिखा सकता है जो डेटासेट से निकल गईं। पहले यह जाँचती है कि पैनल में निकास कब दर्ज होने शुरू हुए; उपयोगी…
यह नोटबुक बार-बार रीबैलेंस की जाने वाली NASDAQ-100 रणनीति पर लेनदेन लागत के प्रभाव का अध्ययन करती है। पहले यह मौजूदा लागत-पूर्व बैकटेस्ट पर आधार-अंक लागत मान्यताएँ लागू करती है, ताकि दिखाया जा सके कि लागत बढ़ने पर Sharpe कैसे बदलता है। फिर यह साझा समान-भार…
यह नोटबुक इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस समझाती है, जिसमें हर स्टॉक को स्थिर भार देने के बजाय गुप्त-कारक भार देखी जा सकने वाली स्टॉक विशेषताओं पर निर्भर करते हैं। विशेषताओं से कारक एक्सपोज़र तक साझा मैपिंग, प्रशिक्षण पैनल में अनुपस्थित स्टॉक्स के…
यह नोटबुक लॉन्ग-ओनली, पूरी तरह निवेशित Markowitz ढाँचा बनाती है, जिसमें संभव पोर्टफ़ोलियो, कुशल फ्रंटियर, अधिकतम-Sharpe और न्यूनतम-वैरिएंस समाधान शामिल हैं। यह बताती है कि पोर्टफ़ोलियो वैरिएंस कोवैरिएंस मैट्रिक्स पर कैसे निर्भर करता है और एसेट्स के एक साथ न…
यह नोटबुक मॉडल रैंकिंग को सरल क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स पोर्टफ़ोलियो में बदलती है, ताकि बाद के प्रयोग पोज़िशन आकार, लागत या जोखिम नियंत्रण बदलने के प्रभाव को माप सकें। इसमें प्रवेश नियम लागू होते हैं, जैसे लॉन्ग के लिए सबसे अधिक स्कोर वाले और शॉर्ट के लिए…
यह दस्तावेज़ साझा रणनीति इंटरफ़ेस के ज़रिए पाँच-दिवसीय ETF मोमेंटम रणनीति को Alpaca से जोड़ना दिखाता है। रणनीति SPY, QQQ और IWM में मोमेंटम ट्रैक करती है और सीमा पार होने पर सिग्नल बनाती है। ब्रोकर-विशिष्ट एडैप्टर डेटा और ऑर्डर संभालते हैं, जबकि रणनीति और…
यह दस्तावेज़ समान-भार वैलिडेशन शार्प के आधार पर क्रमबद्ध आधाररेखा से चुनी गई CME फ़्यूचर्स रणनीतियों के लिए वैकल्पिक पोज़िशन-आकार तरीकों की तुलना करता है। समान भार हर चुने गए उत्पाद को बराबर मानता है, हालाँकि फ़्यूचर्स अनुबंधों की वोलैटिलिटी और सह-चाल बहुत…
यह नोटबुक मॉडल पूर्वानुमान सेट को तुलनीय S&P 500 ऑप्शन बैकटेस्ट में बदलती है। हर साप्ताहिक निर्णय तारीख पर यह अनुमानित रिटर्न की रैंकिंग करती है, तरल यूनिवर्स में सबसे ऊँची रैंक वाले प्रतीक चुनती है और समान भार वाले एट-द-मनी स्ट्रैडल बेचती है। पोज़िशन…
यह दस्तावेज़ बताता है कि पूँजी आवंटित करने से पहले शैडो मूल्यांकन में मौजूदा और उम्मीदवार मॉडल की तुलना कैसे करें। यह उनकी भूमिकाएँ और प्रमोशन सीमाएँ पहले से तय करता है, फिर पाँच आयामों पर उम्मीदवार का आकलन करता है: वार्षिकीकृत शार्प में सुधार, न्यूनतम…
यह नोटबुक Parquet स्रोतों, इकाइयों, फ़ीचर व्यू, टाइमस्टैम्प और समय-सीमा नीति के साथ Feast कॉन्फ़िगर करना दिखाती है, फिर प्रशिक्षण उदाहरणों और लाइव-जैसी वर्तमान-समय क्वेरी के लिए फ़ीचर प्राप्त करती है। यह Feast के आउटपुट की हाथ से लिखे समय-बिंदु जॉइन से…
यह नोटबुक इक्विटी फ़ैक्टर मॉडलिंग के लिए सुपरवाइज़्ड ऑटोएन्कोडर प्रस्तुत करती है। अनसुपरवाइज़्ड ऑटोएन्कोडर के विपरीत, जो क्रॉस-सेक्शन का पुनर्निर्माण करके बॉटलनेक सीखते हैं, इस मॉडल के प्रशिक्षण उद्देश्य में फ़ॉरवर्ड रिटर्न भी शामिल हैं। इसलिए लक्ष्य सीखी गई…
यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स पर न्यूरल स्टोकेस्टिक डिस्काउंट-फ़ैक्टर मॉडल लागू करती है। एसेट-प्राइसिंग के संदर्भ में, स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर ऐसा यादृच्छिक चर है जिसका हर एसेट के रिटर्न से गुणन, आर्बिट्राज न होने की स्थिति में, समान अपेक्षित मान देता है।…
यह दस्तावेज़ ब्रोकर रैपर का प्रदर्शन करता है, जो ट्रेड आगे भेजने से पहले ऑर्डर और पोर्टफ़ोलियो स्थिति जाँचता है। इसके नियंत्रणों में हर ऑर्डर के लिए शेयर और मूल्य सीमा, पोज़िशन एक्सपोज़र सीमा, ऑर्डर-दर सीमा, एसेट की अनुमति और अवरोध सूची तथा आपातकालीन रोक…
यह विश्लेषण जाँचता है कि कोई मॉडल फ़िट करने से पहले सेटलमेंट डेटा साप्ताहिक, क्रॉस-सेक्शनल CME फ़्यूचर्स रणनीति का समर्थन कर सकता है या नहीं। यह जाँचता है कि रीबैलेंस तारीखों पर इच्छित लॉन्ग और शॉर्ट पोर्टफ़ोलियो भरने के लिए पर्याप्त उत्पादों के भाव उपलब्ध…
यह केस स्टडी US कंपनियों की विशेषताओं से बनी मासिक लॉन्ग-शॉर्ट डेसाइल रणनीतियों का मूल्यांकन करती है। इसमें समय-बिंदु के अनुरूप लेखांकन लैग, वॉक-फ़ॉरवर्ड वैलिडेशन और युग-आधारित ट्रेडिंग लागत के तहत रैखिक मॉडल, ग्रेडिएंट बूस्टिंग और लेटेंट-फ़ैक्टर तरीकों की…
यह नोटबुक वित्तीय टाइम-सीरीज़ कार्यों—बल्क राइट, फ़ुल स्कैन, समय-अवधि क्वेरी, OHLCV एग्रीगेशन और ट्रेड-कोट मिलान—पर एम्बेडेड, सर्वर-आधारित, सामान्य-उद्देश्य और ट्रेडिंग-केंद्रित डेटाबेस की तुलना करती है। मुख्य सीख यह है कि स्टोरेज लेआउट और क्वेरी का प्रकार…
यह शिक्षण सामग्री कृत्रिम वित्तीय पथ बनाने के लिए पैरामीट्रिक स्टोकेस्टिक मॉडल और बूटस्ट्रैप विधियों की तुलना करती है। इसमें ज्यामितीय ब्राउनियन गति, जंप डिफ़्यूज़न, माध्य प्रत्यावर्तन, Heston स्टोकेस्टिक अस्थिरता और GARCH के साथ स्वतंत्र तथा ब्लॉक-आधारित…
यह विश्लेषण हस्ताक्षरित मॉडल रिटर्न पूर्वानुमानों को द्विआधारी पोज़िशन में बदलने के तीन तरीकों की तुलना करता है: एक तय शून्य सीमा, हर प्रतीक के लिए पिछली अवधि का पर्सेंटाइल और प्रतीकों के बीच क्रॉस-सेक्शनल पर्सेंटाइल। यह नियम ETF और क्रिप्टो परपेचुअल के…
यह नोटबुक वित्तीय और मॉडल-आधारित डेटा के लिए Feast को फ़ीचर स्टोर के रूप में कॉन्फ़िगर करती है, फिर उसकी ऐतिहासिक और समय-बिंदु पुनर्प्राप्तियों की तुलना पारदर्शी, हाथ से बनाए गए जॉइन से करती है। यह एंटिटी, टाइमस्टैम्प वाले स्रोत, फ़ीचर व्यू और टाइम-टू-लिव…
यह नोटबुक फ़ीचर, लक्ष्य और वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड स्थिर रखते हुए मासिक US शेयर रिटर्न पर ग्रेडिएंट बूस्टिंग उद्देश्यों की तुलना करती है। यह वर्ग त्रुटि की तुलना निरपेक्ष त्रुटि और Huber लॉस से करती है, जो बड़े अवशेषों का प्रभाव घटाता है। इसकी वजह यह है कि…
यह मॉड्यूल कई गुप्त फ़ैक्टर मॉडल—जिनमें प्रमुख घटक, इंस्ट्रूमेंटेड प्रमुख घटक और न्यूरल ऑटोएन्कोडर शामिल हैं—की वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़िटिंग और मूल्यांकन का समन्वय करता है। यह पैनल डेटा और फ़ोल्ड तैयार करता है, मॉडल-विशिष्ट रनर चलाता है और पूर्वानुमान, फ़ोल्ड-स्तर…
यह नोटबुक मापती है कि आनुपातिक लेनदेन लागत बदलने से हर रिटर्न लेबल के लिए सत्यापन पर चुनी गई एक FX रणनीति कैसे प्रभावित होती है। पहले यह संकेत, आवंटन और जोखिम-ओवरले उम्मीदवारों में से मूल रणनीति चुनती है, फिर रणनीति की बाकी पहचान स्थिर रखते हुए केवल प्रति…
यह विश्लेषण बताता है कि CME फ़्यूचर्स मॉडल के क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक (IC) कैसे पढ़ें और उनका बाद के पोर्टफ़ोलियो परीक्षणों से क्या संबंध है। यह हर तारीख पर पूर्वानुमानित और वास्तविक रिटर्न के बीच रैंक सहसंबंध निकालता है, फिर उन सहसंबंधों का तारीखों के…