नॉलेज लाइब्रेरी

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 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…

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…

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…

यह नोटबुक बताती है कि S&P 500 कंपनियों के तिमाही MD&A खुलासों को ट्रेडिंग फ़ीचर में बदलने का कार्यप्रवाह कैसे बनाया जाए। इसमें फाइलिंग की स्वीकृति तिथियों को समय-बिंदु आधार बनाया जाता है; एक ही तारीख पर किसी कंपनी की कई फाइलिंग हों तो नवीनतम अवधि वाली…

यह नोटबुक वित्तीय समाचार वाक्यों को सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक वर्गीकृत करने के तीन तरीकों की तुलना करती है: लॉजिस्टिक प्रतिगमन के साथ TF-IDF शब्द और शब्द-युग्म फ़ीचर, लॉजिस्टिक प्रतिगमन के साथ औसत पूर्व-प्रशिक्षित GloVe वेक्टर, और पूर्व-प्रशिक्षित…

यह नोटबुक बाद के टेक्स्ट विश्लेषण के लिए 10-K और 10-Q फ़ाइलिंग से कथात्मक अनुभाग निकालना समझाती है। यह फ़ॉर्म के अनुसार आइटम नंबरों का मानचित्र बनाती है, अनुच्छेद सीमाएँ बचाते हुए फ़ाइलिंग HTML को रूपांतरित करती है, पृष्ठ की अतिरिक्त सामग्री साफ़ करती है और…

यह नोटबुक समझाती है कि कई एजेंटों के प्रायिकता पूर्वानुमानों को कैसे जोड़ा जाए और परिणामी प्रायिकताओं का अंशांकन कैसे किया जाए। इसमें Neyman extremization प्रस्तुत है, जो पैनल के आकार और मानी गई युग्म-वार सहसंबद्धता के अनुसार औसत पूर्वानुमान को आधार दर से…

यह नोटबुक ट्रेड-स्तर का ऐसा डायग्नोस्टिक कार्यप्रवाह दिखाती है जो वास्तव में हुए नुकसान को मॉडल की SHAP व्याख्याओं से जोड़ता है। यह विलंबित मूल्य और अस्थिरता फीचर तथा मैक्रो इनपुट से अगले सत्र के SPY रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए LightGBM मॉडल…

यह नोटबुक ऐसा शोध एजेंट तैयार करती है जो साक्ष्य खोजता है और द्विआधारी प्रश्न के लिए संरचित संभाव्यता देता है। यह कार्रवाई पार्स करने और सत्यापित करने, बारी की सीमा तथा तर्क और सहायक रन विवरण दर्ज करने वाले सहेजे गए पूर्वानुमान आर्टिफ़ैक्ट का वर्णन करती है।…

यह मॉड्यूल बहु-एजेंट पूर्वानुमान पाइपलाइन के दो घटक बताता है। एक बहस एजेंट तेजी और मंदी के तर्कों के बीच बारी-बारी से चलता है; हर पक्ष को दूसरे के दावों का उत्तर देना और समर्थनकारी साक्ष्य के साथ संभाव्यता अनुमान देना होता है। यह हर दौर दर्ज करता है और…

यह नोटबुक तीन-वर्गीय वित्तीय वाक्य भावना के लिए तीन ट्रांसफ़ॉर्मर चेकपॉइंट फ़ाइन-ट्यून करती है और उनकी सटीकता, मैक्रो F1, भ्रम मैट्रिक्स, पैरामीटर संख्या तथा प्रशिक्षण समय की तुलना करती है। यह Financial PhraseBank के स्तरीकृत प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण…

यह नोटबुक कीवर्ड-आधारित ESG सुर्खी पाइपलाइन की जाँच करती है और उसके संरचित वर्गीकारक आउटपुट की तुलना उन आवश्यकताओं से करती है जिन्हें पुनर्प्राप्ति-वर्धित जनरेशन सहायक को पूरा करना होगा। पहली कीवर्ड सूची सुर्खियाँ चुनती है और दूसरी उन्हें पर्यावरण, सामाजिक…

यह नोटबुक FinBERT की तीन-वर्गीय वित्तीय भावना संभावनाओं को टोकन स्तर पर समझाने के लिए SHAP का उपयोग करती है। यह मॉडल चेकपॉइंट तय करती है, आउटपुट लेबल स्पष्ट रूप से संरेखित करती है, फिर कुछ निर्मित सुर्खियों में देखती है कि कौन-से टोकन अनुमानित वर्ग की…

यह नोटबुक ऐसा पूर्वानुमान एजेंट बनाती है जो ReAct लूप में तर्क और कार्रवाइयों के बीच अदल-बदल करता है। इसकी कार्रवाई का दायरा जानबूझकर छोटा है: एजेंट प्रमाण खोज सकता है या संभाव्यता पूर्वानुमान प्रस्तुत कर सकता है। दो विधियों वाला साझा इंटरफ़ेस लूप को अलग-अलग…

यह मार्गदर्शिका साप्ताहिक फ़्यूचर्स पोज़िशनिंग डेटा के स्रोत के रूप में सार्वजनिक CFTC Commitment of Traders रिपोर्ट का परिचय देती है। यह Traders in Financial Futures रिपोर्ट—जो डीलर, एसेट मैनेजर और लीवरेज्ड मनी जैसे प्रतिभागियों को वर्गीकृत करती है—को…

यह अध्याय खुले वित्तीय शोध में भाषा मॉडल को अधिक उपयोगी बनाने के तरीके के रूप में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन प्रस्तुत करता है, जहाँ बिना समर्थन के दावे और मनगढ़ंत बातें महँगी पड़ सकती हैं। यह दस्तावेज़ ग्रहण और संरचना के अनुसार दस्तावेज़ों को खंडों में बाँटने…

यह दस्तावेज़ बताता है कि चुने हुए फ़्यूचर्स उत्पादों के लिए साप्ताहिक CFTC Commitment of Traders डेटा कैसे प्राप्त करें और हर उत्पाद का इतिहास Parquet फ़ाइल में कैसे सहेजें। COT रिपोर्ट मंगलवार की पोज़िशनिंग दर्ज करती हैं और शुक्रवार को जारी होती हैं; ट्रेडर…