नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक सत्यापन डेटा पर चुने गए कॉन्फ़िगरेशन से पहले कभी न छुई गई ETF होल्डआउट अवधि के पूर्वानुमान बनाती है। यह प्रशिक्षण विनिर्देश को फिर से बनाकर अवधि शुरू होने से एक लेबल क्षितिज पहले समाप्त करती है, मॉडल को फिर से फ़िट करती है, चुने गए चेकपॉइंट को…

यह नोटबुक कंपनी की 10-K फ़ाइलिंग से आपूर्तिकर्ता, ग्राहक और प्रतिस्पर्धी संबंध निकालकर उन्हें Neo4j नॉलेज ग्राफ़ में संग्रहीत करने की पाइपलाइन बताती है। एक स्थानीय भाषा मॉडल संरचित विषय-क्रिया-वस्तु त्रिक प्रस्तावित करता है, जिसके बाद स्ट्रिंग-आधारित इकाई…

यह दस्तावेज़ बताता है कि मॉडल प्रशिक्षण और बैकटेस्ट को दोबारा उपयोग करना है या फिर से चलाना है, यह तय करने के लिए रजिस्ट्री की जाँच कैसे करें। रन की पहचान उनके विनिर्देशों से बने हैश से होती है; रन तभी दोबारा उपयोग किया जा सकता है जब अपेक्षित आर्टिफ़ैक्ट…

यह नोटबुक वित्तीय इकाई पहचान के लिए ट्रांसफ़ॉर्मर को फ़ाइन-ट्यून करके पाठ के अंशों को संगठन, व्यक्ति, धनराशि, तारीख और प्रतिशत के संरचित फ़ील्ड में बदलना दिखाती है। यह BIO सीमा लेबल प्रस्तुत करती है और समझाती है कि शब्द-स्तरीय एनोटेशन को सबवर्ड टोकन के साथ…

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स रिटर्न के क्रॉस-सेक्शनल पूर्वानुमान के लिए ग्रेडिएंट बूस्टिंग का अध्ययन करती है। यह लीफ़-गणना प्रोफ़ाइल से ट्री क्षमता बदलती है और वर्गित-त्रुटि, निरपेक्ष-त्रुटि तथा ह्यूबर उद्देश्यों की तुलना करती है, जो चरम अवशिष्टों के फ़िटिंग पर…

यह नोटबुक मिनट-स्तर के NASDAQ-100 डेटा को मॉडल-आधारित फ़ीचर में बदलने के तीन तरीके समझाती है: विचरण पूर्वानुमान और पूर्वानुमान त्रुटियों के लिए रोलिंग HAR रिग्रेशन, हाल के वॉल्यूम पैटर्न के लिए फूरियर रूपांतरण और मूल्य तथा ऑर्डर फ़्लो में बदलाव के क्रम के…

यह नोटबुक कंपनी फ़ाइलिंग पाठ के संग्रह से अंश खोजने के चार तरीकों की तुलना करती है: BM25, सघन एम्बेडिंग, पारस्परिक रैंक फ्यूज़न (RRF) और क्रॉस-एन्कोडर री-रैंकर। RRF कच्चे स्कोर के बजाय रैंक की सूचियाँ जोड़ता है, इसलिए अलग-अलग स्कोर पैमानों को कैलिब्रेट किए…

यह दस्तावेज़ शुरू से अंत तक की पूर्वानुमान संरचना प्रस्तुत करता है, जिसमें शोध पैनल, समेकित पूर्वानुमान, विरोधी पक्षों वाली बहस और पर्यवेक्षक शामिल हैं। पर्यवेक्षक असहमतियाँ पहचानता है, स्पष्टता देने वाले प्रमाण खोजता है और भरोसे के लेबल सहित संभावना…

यह नोटबुक अलग-अलग केस स्टडी में LightGBM मॉडलों की तुलना व्यवस्थित करती है और जहाँ उपलब्ध हों वहाँ रैखिक मॉडल तथा TabM को संदर्भ परिवार के रूप में उपयोग करती है। यह ट्री आकार, रिग्रेशन लॉस, चेकपॉइंट और वर्गीकरण उद्देश्यों के विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन का मूल्यांकन…

यह नोटबुक सारणीबद्ध फ़ीचर से ETF आगे के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए LightGBM की तुलना MLP, TabM और, उपलब्ध होने पर, TabPFN से करती है। मॉडलों का मूल्यांकन साझा कालक्रमिक वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्डों पर किया जाता है; रैंक सूचना गुणांक और प्रशिक्षण समय मुख्य…

यह नोटबुक ईटीएफ में 21-दिवसीय आगे के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए साधारण न्यूनतम वर्गों की तुलना Ridge, LASSO और Elastic Net से करती है। मॉडल समान घोषित वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्डों का उपयोग करते हैं और शुद्धिकरण अंतराल लेबल क्षितिज के अनुरूप है। हर फ़ोल्ड…

यह दस्तावेज़ ADIA Lab की कारणात्मक खोज चुनौती को ज्ञात सिंथेटिक डेटा-निर्माण परिवार के भीतर पर्यवेक्षित अनुमान के रूप में देखता है। इस कार्य में कई लेबल वाले डेटासेट और ग्राफ़ युग्मों की मदद से उपचार और परिणाम के आसपास चरों को आठ भूमिकाओं में बाँटा जाता है।…

यह मॉड्यूल पंजीकृत पूर्वानुमान सेट से औसत पूर्वानुमान समूह बनाता है और पुनरुत्पादकता तथा चयन पूर्वाग्रह से बचने पर विशेष ध्यान देता है। यह हाथ से लिखी सदस्य सूची रखने के बजाय रजिस्ट्री से योग्य मॉडल कॉन्फ़िगरेशन निर्धारित करता है, अधूरे या सेवानिवृत्त…

यह नोटबुक मूल्य स्तरों से वित्तीय फ़ीचर निकालने के लिए स्थानीय रैखिक रुझान वाले स्टेट-स्पेस मॉडल की व्याख्या करती है। छिपी अवस्था में मूल्य स्तर और उसकी ढलान होती है; अवलोकन शोरयुक्त क्लोज़ होते हैं। हर चरण में फ़िल्टर अवस्था का पूर्वानुमान करता है, अवलोकन…

यह नोटबुक इंट्राडे इक्विटी रिटर्न में निरंतर मूल्य बदलाव और अलग-अलग छलाँगों को अलग करती है। यह वर्ग किए गए लॉग रिटर्न से दैनिक वास्तविकीकृत विचरण का अनुमान लगाती है और निरंतर घटक के जंप-रोबस्ट अनुमान के लिए बाइपावर वैरिएशन का उपयोग करती है; इनका गैर-ऋणात्मक…

यह नोटबुक तरल US इक्विटी के उपसमूह पर प्रधान घटक विश्लेषण का उपयोग करके अप्रत्यक्ष कारक निकालती है और लॉन्ग-शॉर्ट आइजेनपोर्टफ़ोलियो बनाती है। यह बताती है कि मानकीकृत PCA वेक्टरों को कच्चे रिटर्न भारों में कैसे बदला जाता है और सकल एक्सपोज़र से सामान्यीकृत…

यह नोटबुक साधारण Python ऑर्केस्ट्रेशन, CrewAI और LangGraph के ज़रिए चार-चरणीय पूर्वानुमान कार्यप्रवाह प्रस्तुत करती है। यह तुलना करती है कि स्थिति कहाँ रखी जाती है, विफलताओं का निरीक्षण या उनसे उबरना कैसे होता है, हर तरीके में कौन-सी निर्भरताएँ जुड़ती हैं और…

यह नोटबुक साझा मुद्राओं के बीच कोटेशन होने के कारण आपस में जुड़े रिटर्न वाले मुद्रा-जोड़े के समूह के लिए रैखिक मॉडल नियमितीकरण की जाँच करती है। यह फ़ीचर सहरेखीयता—जिसे रिज, लैसो और इलास्टिक नेट संबोधित कर सकते हैं—और रैंक की जा रही परिसंपत्तियों के बीच…

यह नोटबुक अध्ययन करती है कि क्या अत्यधिक परपेचुअल फ़्यूचर्स प्रीमियम बाद के BTC रिटर्न या प्रीमियम के उलटाव को प्रभावित करता है। यह उच्च-प्रीमियम स्थिति को उपचार के रूप में परिभाषित करती है और व्यापक बाज़ार परिणाम की तुलना प्रीमियम में बदलाव से करती है।…

यह अध्याय फ़िट की गई सांख्यिकीय प्रक्रियाओं को ट्रेडिंग मॉडल के फ़ीचर में बदलने के तरीके देखता है। इसमें निदान और स्थिरता, संरचनात्मक बदलाव, भिन्नात्मक विभेदीकरण, कालमन फ़िल्टरिंग, स्पेक्ट्रल और पथ-हस्ताक्षर विधियाँ, ARIMA और GARCH वोलैटिलिटी, HAR और…

यह नोटबुक ऐसी रणनीति के लिए आगे के शेयर-रिटर्न लेबल बनाती है जो सूचीबद्ध ऑप्शन डेटा से इक्विटी को रैंक करके शेयर रखती है। यह कॉर्पोरेट कार्रवाइयों का हिसाब रखने वाली समायोजित मूल्य श्रृंखला बनाती है और कंपनियों की पहचान स्थायी प्रतिभूति आईडी से करती है। फिर…

यह नोटबुक 20 मुद्रा पेयर में उम्मीदवार संकेतों की एक-एक फ़ीचर वाली छँटाई बताती है। यह केवल वॉक-फ़ॉरवर्ड वैलिडेशन विंडो का उपयोग करके हर फ़ीचर की दैनिक क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहमति को अगले सत्र के रिटर्न से मापती है। मूल्यांकन पैनल को होल्डआउट से इतना पहले काटा…

यह नोटबुक ऑप्शन विश्लेषण अध्ययन में स्टॉक रिटर्न का पूर्वानुमान करने के लिए प्रमुख घटक विश्लेषण को बिना शर्त वाला अव्यक्त-फ़ैक्टर आधाररेखा प्रस्तुत करती है। PCA ऐतिहासिक रिटर्न पैनल से सामान्य गतिविधियों और हर स्टॉक के उनके प्रति एक्सपोज़र का अनुमान लगाता…

यह नोटबुक LightGBM रिटर्न-पूर्वानुमान मॉडल को ट्यून करने के लिए संपूर्ण ग्रिड खोज की तुलना Optuna के TPE सैम्पलर से करती है। पहले दोनों तरीकों को समान असतत पैरामीटर ग्रिड पर परीक्षणों का समान बजट दिया जाता है: गणना में हर संयोजन आता है, जबकि सैम्पलिंग में…