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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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83 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ईटीएफ और CME फ़्यूचर्स के लिए दर्ज वॉक-फ़ॉरवर्ड GBM पूर्वानुमानों का उपयोग करके समान वेटिंग, उलटी कॉनफ़ॉर्मल-चौड़ाई वेटिंग और सकारात्मक पूर्वानुमान स्कोर के अनुपात में वेटिंग की तुलना करती है। यह पिछले फ़ोल्ड के अवशेषों से एंटिटी-विशिष्ट Mondrian…

इक्विटीफ़्यूचर्सजोखिम प्रबंधनपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक LEAN इंजन के परिणामों को ऐसे ऑडिट से अलग रखती है जो सुरक्षित रखे गए वास्तविक रणनीति रन की तुलना मेल खाते ML4T बैकटेस्ट प्रोफ़ाइल से करता है। इसमें चार समर्थित वर्कलोड पहचाने गए हैं: ETF आवंटन, क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग, USD-कोटेड FX आवंटन और US…

बहु-एसेटबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनक्रिप्टो
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वास्तविक ETF डेटा से जाँचती है कि लुकबैक, बाज़ार स्थिति और क्रियान्वयन में उचित बदलावों के बावजूद मोमेंटम संकेत उपयोगी रहता है या नहीं। यह मोमेंटम और आगे के रिटर्न के बीच क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक निकालती है, फिर प्रदर्शन को प्रतिक्रिया-सतह पर…

फ़्यूचर्समोमेंटमबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक अस्थिरता मापने के तरीकों की तुलना करती है और खुरदरापन विश्लेषण के साथ विषम ऑटोरेग्रेसिव (HAR) अस्थिरता मॉडल विकसित करती है। यह सत्र की साकार वैरिएंस का अनुमान लगाने के लिए इंट्राडे रिटर्न का उपयोग करती है, इंट्राडे उतार-चढ़ाव को ओवरनाइट रिटर्न से…

अस्थिरतासांख्यिकीतकनीकी संकेतकइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक स्प्लिट कॉन्फ़ॉर्मल पूर्वानुमान से ग्रेडिएंट बूस्टिंग पूर्वानुमानों के आसपास पूर्वानुमान अंतराल बनाती है। यह पहले के प्रशिक्षण खंड पर मॉडल फ़िट करती है, बाद के कैलिब्रेशन खंड में निरपेक्ष अवशेष मापती है और अंतराल की चौड़ाई तय करने के लिए…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधनपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

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…

बैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनबहु-एसेटफ़्यूचर्स
Machine Learning for Trading

यह संदर्भ इक्विटी इंडेक्स, ट्रेज़री, ऊर्जा, धातु, मुद्रा, ब्याज दर, कृषि, पशुधन और क्रिप्टो में 35 CME फ़्यूचर्स उत्पादों के सूचीबद्ध कॉन्ट्रैक्ट महीनों का सार देता है। यह एक्सचेंज की माह-कोड प्रणाली समझाता है और मासिक, तिमाही तथा उत्पाद-विशिष्ट द्विमासिक…

फ़्यूचर्सबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाबैकटेस्टिंगकमोडिटी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक डबल मशीन लर्निंग से अनुमान लगाती है कि क्या फ़्यूचर्स कैरी, अस्थिरता, मोमेंटम और क्रॉस-सेक्शनल कैरी रैंक से स्वतंत्र होकर बाद के रिटर्न का पूर्वानुमान करता है। लचीले मॉडल और क्रॉस-फ़िटिंग से यह कैरी तथा रिटर्न, दोनों को इन गड़बड़ी कारकों के सापेक्ष…

फ़्यूचर्सकैरीमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह केस अध्ययन क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स के लिए शोध पाइपलाइन की रूपरेखा देता है और नियमित निपटान पर लॉन्ग तथा शॉर्ट पोज़िशन के बीच होने वाले फ़ंडिंग भुगतानों को संभावित रिटर्न स्रोत मानता है। इसमें लेबल निर्माण और वित्तीय फ़ीचर से लेकर सांख्यिकीय तथा…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सफ़्यूचर्समशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

नोटबुक बताती है कि Kalshi के द्विआधारी Federal Reserve दर अनुबंधों को संभावनाओं के रूप में कैसे पढ़ें और दर सीमाओं की सीढ़ी से निहित वितरण कैसे बनाएँ। यह ज़ोर देती है कि फ़ीड में YES बोलियाँ हैं, इसलिए स्प्रेड से प्रभावित भाव निचली सीमाएँ हैं; थ्रेशोल्ड क्रम…

फ़्यूचर्ससांख्यिकीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनातकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

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…

फ़्यूचर्सकमोडिटीपोज़िशन का आकार तय करनापोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वोलैटिलिटी, मोमेंटम और क्रॉस-सेक्शनल कैरी रैंक के लिए समायोजन के बाद यह अनुमान लगाने हेतु डबल मशीन लर्निंग का उपयोग करती है कि फ़्यूचर्स कैरी का बाद के रिटर्न पर प्रभाव है या नहीं। यह कारणात्मक व्याख्या और पूर्वानुमान प्रदर्शन में अंतर करती है:…

फ़्यूचर्सकैरीमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

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।…

फ़्यूचर्समशीन लर्निंगफ़ैक्टर निवेशबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

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…

फ़्यूचर्सकैरीजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक (IC) और पूर्वानुमान टर्नओवर, दोनों को ध्यान में रखते हुए LightGBM रिटर्न मॉडल ट्यून करने के लिए Optuna का उपयोग करती है। तुलना के लिए एकल-उद्देश्यीय खोज IC को अधिकतम करती है; NSGA-II बहु-उद्देश्यीय खोज Pareto-इष्टतम…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीफ़्यूचर्सक्रिप्टो
Machine Learning for Trading

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…

फ़्यूचर्ससांख्यिकीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि कोई मॉडल फ़िट करने से पहले डेटा साप्ताहिक, क्रॉस-सेक्शनल फ़्यूचर्स रणनीति का समर्थन कर सकता है या नहीं। यह CME उत्पादों की रैंकिंग, सबसे ऊँची रैंक वाले कॉन्ट्रैक्ट में लॉन्ग और सबसे कम रैंक वाले में शॉर्ट पोज़िशन लेने की रूपरेखा बताती…

फ़्यूचर्सकमोडिटीकैरीऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स केस स्टडी के लिए उम्मीदवार फ़ीचर को आगे के रिटर्न के विरुद्ध जाँचती है। प्रत्येक फ़ीचर के लिए यह फ़ीचर मानों और बाद के रिटर्न के बीच क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहसंबंध निकालती है, तारीखों के पार सहसंबंध का सार देती है, ओवरलैपिंग रिटर्न…

फ़्यूचर्ससांख्यिकीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

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…

फ़्यूचर्सकमोडिटीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह मॉड्यूल पाठक-केंद्रित CME फ़्यूचर्स अनुसंधान कार्यप्रवाह तय करता है, जिसमें मॉडल अनुरोध, पूर्वानुमान और बैकटेस्ट निष्पादन, उम्मीदवार समूह और अंतिम चयन शामिल हैं। यह साझा सेटअप घोषणा से कॉन्फ़िगर किया गया लेबल स्वीप पढ़ता है, उसका क्रम बनाए रखता है और…

फ़्यूचर्समशीन लर्निंगबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक देखे गए मूल्य पथों के आधार पर ट्रिपल-बैरियर लेबल की चौड़ाई तय करने के लिए अधिकतम अनुकूल एक्सकर्शन (MFE) और अधिकतम प्रतिकूल एक्सकर्शन (MAE) का उपयोग करती है। बार के क्लोज़ पर खोली गई पोज़िशन के लिए यह अगले बार से शुरू होने वाली आगे की होल्डिंग अवधि…

इक्विटीफ़्यूचर्सक्रिप्टोअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह केस स्टडी CME फ़्यूचर्स के लिए अलग-अलग पोज़िशन आकार विधियों की तुलना समान-वेट आधाररेखा से करती है। यह बताती है कि व्युत्क्रम-वोलैटिलिटी आकार निर्धारण में हर कॉन्ट्रैक्ट की अपनी वोलैटिलिटी इस्तेमाल होती है, जबकि कोवेरियंस-आधारित विधियाँ उत्पादों के आपसी…

फ़्यूचर्सपोज़िशन का आकार तय करनापोर्टफोलियो निर्माणजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक अलग-अलग समाप्ति वाले कॉन्ट्रैक्ट से निरंतर फ़्यूचर्स मूल्य इतिहास बनाने का तरीका बताती है। यह ट्रेडिंग वॉल्यूम से फ़्रंट-मंथ कॉन्ट्रैक्ट पहचानती है, गलत स्विच से बचने के लिए पीछे लौटने पर रोक लगाती है, और कैलेंडर-आधारित रोल समय की तुलना देखी गई…

फ़्यूचर्सबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
Machine Learning for Trading

यह प्रमाण स्क्रिप्ट मॉडल पूर्वानुमानों से पोर्टफ़ोलियो वेट और बैकटेस्ट तक सीमित CME फ़्यूचर्स शोध कार्यप्रवाह चलाती है। यह जाँचती है कि पूर्वानुमान ठीक अपेक्षित उत्पाद, टाइमस्टैम्प और फ़ोल्ड कुंजियों को कवर करते हैं, फ़िट की गई अवस्थाएँ और पूर्वानुमान…

फ़्यूचर्सबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनजोखिम प्रबंधन