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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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682 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह नोटबुक सूचना गुणांक, क्वांटाइल रिटर्न, ऊपर से नीचे तक के स्प्रेड और वर्गीकरण निदान से क्रॉस-सेक्शनल मोमेंटम फ़ैक्टर का मूल्यांकन करती है। यह स्पीयरमैन IC को संकेत और बाद के रिटर्न के बीच तारीख-दर-तारीख रैंक सहसंबंध के रूप में प्रस्तुत करती है और इसे सभी…

मोमेंटमफ़ैक्टर निवेशसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ETF पैनल का उपयोग करके पेयरवाइज़ और क्रॉस-सेक्शनल फ़ीचर समझाती है। यह Engle–Granger और Johansen कॉइन्टीग्रेशन परीक्षणों की तुलना करती है और स्थिर स्प्रेड को साधारण साथ-साथ चाल से अलग बताती है। ऊर्जा फ़ंड और कच्चे तेल फ़ंड का उदाहरण दोनों परीक्षणों…

पेयर ट्रेडिंगऔसत की ओर वापसीसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह कॉन्फ़िगरेशन व्यवस्था फ़िल्टरिंग और क्रॉस-एसेट विश्लेषण के लिए FRED से ऐतिहासिक समष्टि-अर्थशास्त्रीय डेटा सेट तय करता है। यह श्रृंखलाओं को दैनिक, साप्ताहिक, मासिक और त्रैमासिक आवृत्ति में व्यवस्थित करता है; इनमें ट्रेज़री यील्ड, फ़ेडरल फ़ंड्स दर, VIX,…

बहु-एसेटनिश्चित आयअस्थिरतासांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण पूछता है कि मॉडल फ़िट करने या पूर्वानुमान बनाने से पहले डेटा क्रॉस-सेक्शनल क्रिप्टो परपेचुअल रणनीति का समर्थन कर सकता है या नहीं। प्रस्तावित तरीका हर फ़ंडिंग निपटान पर प्रीमियम के आधार पर अनुबंधों की रैंकिंग करता है, फिर रैंकिंग का एक पक्ष खरीदता…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्ससांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ GReaT प्रस्तुत करता है, जो मिश्रित संख्यात्मक और श्रेणीगत वित्तीय डेटा की पंक्तियों को टेक्स्ट में क्रमबद्ध करता है, उन रिकॉर्ड पर भाषा मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करता है और बनाए गए टेक्स्ट को वापस तालिकाओं में बदलता है। इसका उदाहरण ऐतिहासिक रिटर्न,…

मशीन लर्निंगइक्विटीसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बताता है कि किसी मॉडल की अनिश्चितता उसके बिंदु अनुमान से आगे की जानकारी कैसे दे सकती है। इसमें GARCH की तुलना स्टोकेस्टिक वोलैटिलिटी मॉडल से की गई है: पहला पिछड़े रिटर्न के आधार पर वोलैटिलिटी परिभाषित करता है, जबकि दूसरा वोलैटिलिटी को एक…

अस्थिरतासांख्यिकीमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक व्यापक US इक्विटी पैनल के साझा उतार-चढ़ाव दर्शाने के लिए प्रधान घटक विश्लेषण का उपयोग करती है। PCA रिटर्न में साझा परिवर्तन समझाने वाली दिशाएँ निकालता है; हर शेयर की लोडिंग उस दिशा के प्रति उसका एक्सपोज़र मापती है। सीमित फ़ैक्टरों से पुनर्निर्मित…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक दस्तावेज़-आधारित वित्तीय सहायक के सुरक्षा नियमों का छह हाथ से बनाए मामलों से मूल्यांकन करती है। मामलों में प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, अविश्वसनीय सामग्री के गढ़े हुए आँकड़े, कार्रवाई के प्रयास और ऐसी सामग्री के उद्धरण शामिल हैं जिसे प्राप्त नहीं किया गया…

मशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधनबाज़ार भावनासांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक टिक और वॉल्यूम असंतुलन बार समझाती है, फिर NVDA ट्रेड डेटा पर अनुकूली, नियत सीमा और चलती-विंडो तरीकों की तुलना करती है। टिक असंतुलन हस्ताक्षरित ट्रेड दिशाओं को तब तक जमा करता है जब तक सीमा पूरी न हो; अपेक्षित सीमा हर बार में अपेक्षित ट्रेड संख्या और…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनासांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि लुक-अहेड पूर्वाग्रह नियंत्रित रखते हुए फ़िट किए गए GJR-GARCH और हिडन मार्कोव मॉडल को ट्रेडिंग विशेषताओं में कैसे बदला जाए। GJR-GARCH सशर्त वोलैटिलिटी का अनुमान लगाता है और नकारात्मक रिटर्न झटकों के अधिक प्रभाव को पकड़ता है; दो-अवस्था…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सअस्थिरतामशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह यूटिलिटी लाइव-डेमो नोटबुक के लिए पूर्वानुमान आर्टिफ़ैक्ट तैयार करती है। यह अलग-अलग कॉलम नामों और तारीख प्रारूपों को एक समान टाइमस्टैम्प, परिसंपत्ति और पूर्वानुमान संरचना में सामान्यीकृत करती है। यह डुप्लिकेट टाइमस्टैम्प-परिसंपत्ति अवलोकनों को समूहित करके…

मशीन लर्निंगबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक छोटे, भावना-लेबल वाले वित्तीय समाचार कॉर्पस पर Skip-gram Word2Vec मॉडल प्रशिक्षित करती है और जाँचती है कि निकटतम पड़ोसी क्या दिखाते हैं। यह विधि शब्दों को उन संदर्भों के आधार पर निरूपित करती है जिनमें वे आते हैं। उदाहरण में, लाभ और हानि निकट पड़ोसी…

मशीन लर्निंगबाज़ार भावनासांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ FRED ट्रेज़री यील्ड और आर्थिक संकेतक एकत्र करने, अलग-अलग रिपोर्टिंग आवृत्तियों वाली श्रृंखलाओं को दैनिक कैलेंडर से मिलाने, और परिणामी डेटासेट लोड या फ़िल्टर करने की कार्यप्रणाली बताता है। संकेतकों में ट्रेज़री दरें और स्प्रेड, VIX, श्रम माप,…

निश्चित आयबहु-एसेटजोखिम प्रबंधनसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पुनर्निर्मित NASDAQ ऑर्डर बुक का विश्लेषण करके सर्वोत्तम बोली और माँग पर इंट्राडे स्प्रेड और गहराई बताती है, फिर जाँचती है कि ऑर्डर फ़्लो असंतुलन का संबंध अगले बकेट के रिटर्न से है या नहीं। यह शेयरों के अलग-अलग मूल्य स्तरों पर लागतों की तुलना संभव…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक मिनट-स्तर की माइक्रोस्ट्रक्चर विशेषताओं से NASDAQ-100 प्रतिफलों का पूर्वानुमान करने के लिए रैखिक प्रतिगमन को आधाररेखा बनाती है। स्प्रेड और ऑर्डर असंतुलन के माप अलग-अलग लुकबैक अवधियों में एक-दूसरे पर चढ़ते हैं, इसलिए विशेषता मैट्रिक्स में उच्च…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनामशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बिटकॉइन परपेचुअल फ़्यूचर्स में अत्यधिक प्रीमियम पर दो कारणात्मक सवालों की तुलना करती है: क्या प्रीमियम अवस्था आगे के प्रतिफलों का पूर्वानुमान करती है, और क्या वह बाद में प्रीमियम के वापस सामान्य होने का पूर्वानुमान करती है। उपचार एक निर्दिष्ट सीमा…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्ससांख्यिकीबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वित्तीय समय-शृंखलाओं के मॉडलिंग का तरीका तय करने की कार्यविधि प्रस्तुत करती है। शुरुआत SPY कीमतों और प्रतिफलों, VIX स्तरों तथा प्रतिफल वितरण के आलेखों से होती है, ताकि खिसकते स्तर, गुच्छों में चाल और भारी पूँछ पहचानी जा सकें। फिर यह ऑगमेंटेड…

सांख्यिकीअस्थिरतातकनीकी संकेतकइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ग्रेडिएंट बूस्टिंग पूर्वानुमानों के आसपास भविष्यवाणी अंतराल बनाती है और स्प्लिट कॉन्फ़ॉर्मल भविष्यवाणी की तुलना क्वांटाइल रिग्रेशन, कॉन्फ़ॉर्मलाइज़्ड क्वांटाइल रिग्रेशन और अडैप्टिव कॉन्फ़ॉर्मल इन्फ़रेंस से करती है। स्प्लिट कॉन्फ़ॉर्मल कालक्रमानुसार…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधनपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह US इक्विटी पैनल अध्ययन क्लोज़ पर देखी गई विशेषताओं से आगे के प्रतिफलों का पूर्वानुमान करने के लिए पेनलाइज़्ड रैखिक मॉडल को आधाररेखा बनाता है। इसकी विशेषताओं में गति और अस्थिरता के एक-दूसरे पर चढ़े माप हैं, जिससे बहुसहसंबद्धता पैदा होती है और साधारण लीस्ट…

इक्विटीफ़ैक्टर निवेशसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
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यह ETF विशेषता अध्ययन मॉडल से निकले तीन इनपुट बनाता है: बाज़ार अवस्था का अनुमान लगाने वाला हिडन मार्कोव मॉडल (HMM), संदर्भ फ़ंड के फ्रैक्शनली डिफ़रेंस किए मूल्य और हर ETF के लिए GARCH(1,1) सशर्त अस्थिरता। यह ज़ोर देता है कि भविष्य की जानकारी से बचने के लिए…

इक्विटीअस्थिरतामशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (IPCA) समझाती है। यह साझा कारकों का अनुमान लगाती है और हर शेयर के कारक एक्सपोज़र को उसी दिन की ऑप्शन-सतह विशेषताओं का साझा रैखिक फलन बनाती है। इन विशेषताओं में निहित अस्थिरता, पुट-कॉल स्क्यू,…

ऑप्शंसइक्विटीफ़ैक्टर निवेशमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह अध्ययन भविष्य के प्रतिफलों के आधार पर मुद्रा जोड़ों की रैंकिंग के लिए ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री की तुलना पेनलाइज़्ड रैखिक मॉडल से करता है। इसकी वजह यह है कि ट्री सशर्त संबंध दर्शा सकते हैं, जैसे बाज़ार की एक अवस्था में गति और दूसरी में कैरी का उपयोग; साथ ही…

विदेशी मुद्रामशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह खोजपरक विश्लेषण बीस मुद्रा जोड़ों वाले चार घंटे के OANDA डेटासेट की रूपरेखा प्रस्तुत करता है। यह बताता है कि वॉल्यूम फ़ील्ड एक बाज़ार स्थल पर कोट अपडेट गिनता है, समेकित ट्रेड आकार नहीं; इसलिए इससे पूरे बाज़ार की तरलता रैंकिंग नहीं बनाई जा सकती। यह जोड़ों…

विदेशी मुद्रासांख्यिकीबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक भाषा-मॉडल क्लाइंट, खोज टूल और सीमित टर्न लूप से पूर्वानुमान एजेंट बनाती है। एजेंट साक्ष्य खोजता है और तर्क सहित बाइनरी संभाव्यता देता है। उसका प्रतिक्रिया-पार्सर आम फ़ॉर्मैटिंग त्रुटियाँ संभालता है और खोज तथा पूर्वानुमान कार्रवाइयों को मान्य करता…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबाज़ार भावनाबैकटेस्टिंग