नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक नौ बाज़ार केस स्टडी के नतीजों को जोड़कर संचयी रणनीति-छँटाई फ़नल बनाती है। यह क्रम से जाँचती है कि मॉडल का सूचना गुणांक सकारात्मक है या नहीं, चुने हुए कॉन्फ़िगरेशन का सत्यापन शार्प सकारात्मक है या नहीं, प्रदर्शन लागू लेनदेन-लागत व्यवस्था में बना…

यह नोटबुक कई समयावधियों में भविष्य के US इक्विटी रिटर्न की दिशा का पूर्वानुमान करने वाले सुपरवाइज़्ड ऑटोएनकोडर की व्याख्या करती है। इसका एनकोडर पुनर्निर्माण डिकोडर, सहायक क्लासिफ़ायर और मुख्य क्लासिफ़ायर को इनपुट देता है। संयुक्त प्रशिक्षण पुनर्निर्माण…

यह नोटबुक वित्तीय डेटा पाइपलाइन में उपयोग होने वाले कामों पर pandas और Polars की तुलना करती है। इनमें रोलिंग गणनाएँ, समूहित OHLCV सारांश, विंडो आँकड़े, फ़िल्टरिंग, जॉइन, लेज़ी फ़ाइल स्कैन, मेमोरी उपयोग और स्ट्रिंग प्रोसेसिंग शामिल हैं। यह कॉन्फ़िगर की जा…

यह दस्तावेज़ नौ केस स्टडी से मॉडल-आधारित फ़ीचर आर्टिफ़ैक्ट की बाज़ार-पार सूची प्रस्तुत करता है। यह पंक्तियाँ लोड करने के बजाय parquet स्कीमा पढ़ता है, पहचान कॉलम हटाता है, फ़ीचर कॉलम गिनता है, और नामों को GARCH, छिपी Markov अवस्थाओं, रेजीम संकेतकों, Kalman…

यह दस्तावेज़ दैनिक डेटा को शुक्रवार को सैंपल करके पाँच-सत्रीय इक्विटी रिटर्न पूर्वानुमान को नए रूप में प्रस्तुत करता है। लेबल पाँच-सत्रीय रिटर्न ही रहता है, लेकिन साप्ताहिक ग्रिड पर यह लगभग एक मॉडल चरण जितना होता है। नोटबुक प्रत्यक्ष रिग्रेशन—जो एक निश्चित…

यह दस्तावेज़ पहले के सत्यापन चरणों में चुने गए कॉन्फ़िगरेशन को सभी पात्र pre-2021 इतिहास पर फिर से फिट करने और फिर 2021 होल्डआउट के लिए पूर्वानुमान बनाने का वर्णन करता है। यह घोषित मूल्यांकन अवधि, लेबल बफ़र, सत्यापन फ़ोल्ड और फ़ीचर कवरेज से प्रशिक्षण अवधि तय…

यह नोटबुक इक्विटी ऑप्शन विश्लेषण पर ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री का मूल्यांकन करती है, जहाँ निहित अस्थिरता, स्क्यू, टर्म स्ट्रक्चर और वेरिएंस रिस्क प्रीमियम जैसे फ़ीचर बाज़ार की अपेक्षाएँ दर्शाते हैं। यह पूछती है कि क्या गैर-रैखिक मॉडल उन पूर्वानुमानों को सशर्त…

यह नोटबुक जाँचती है कि ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री मुद्रा जोड़ों की क्रॉस-सेक्शनल रैंकिंग में दंडित रैखिक मॉडल से बेहतर हैं या नहीं। FX यूनिवर्स में समान मुद्राएँ साझा करने वाले जोड़े हैं, इसलिए अवलोकन निर्भर हैं: एक मुद्रा की चाल कई जोड़ों के रिटर्न को एक साथ…

यह नोटबुक हाल की 10-K फ़ाइलिंग के अंशों और वित्तीय शोध प्रश्नों के तय समूह पर स्थानीय रूप से चलाए गए दो ओपन-वेट एम्बेडिंग मॉडलों की तुलना करती है। यह दो-वाक्य वाले अंश बनाती है, दोनों मॉडलों से समान दस्तावेज़ और प्रश्न एम्बेड करती है, और प्रासंगिकता के…

यह नोटबुक चार-चरणीय पूर्वानुमान कार्यप्रवाह को संचालित करने के तीन तरीकों की तुलना करती है: Python में प्रत्यक्ष संयोजन, भूमिका-आधारित प्रॉम्प्ट वाला CrewAI रूप, और LangGraph रूप, जो नेटिव कार्यान्वयन जैसी विशेषज्ञ कक्षाओं को काम सौंपता है। यह देखती है कि…

यह नोटबुक जाँचती है कि चार घंटे का स्पॉट FX डेटा मोमेंटम और कैरी के आधार पर मुद्रा जोड़ों की रैंकिंग करने वाली दैनिक क्रॉस-सेक्शनल रणनीति को सहारा दे सकता है या नहीं। यह जाँचती है कि घोषित इंस्ट्रूमेंट हर निर्णय बिंदु पर उपलब्ध हैं या नहीं, यूनिवर्स में…

यह नोटबुक वित्तीय और मॉडल-आधारित फ़ीचरों की जाँच करती है कि वे आगे के रिटर्न के आधार पर शेयरों की रैंकिंग कर सकते हैं या नहीं। यह दैनिक क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक निकालती है, क्रमिक निर्भरता का ध्यान रखते हुए अनिश्चितता का अनुमान लगाती है, कई उम्मीदवारों की…

यह नोटबुक अलग-अलग परिपक्वताओं पर ट्रेज़री यील्ड में बदलावों पर प्रमुख घटक विश्लेषण लागू करती है। बदलावों का मानकीकरण हर परिपक्वता को समान प्रभाव देता है; परिणामी घटकों की व्याख्या स्तर बदलाव, ढलान का तेज़ या सपाट होना, और वक्रता बदलाव के रूप में की जाती है।…

यह नोटबुक दैनिक SPY रिटर्न पर तीन रैखिक पूर्वानुमान मॉडलों, एक Transformer encoder और दो पैरामीटर-रहित पूर्वानुमानों की तुलना करती है। रैखिक मॉडल ऐतिहासिक विंडो से कई दिनों का पूर्वानुमान बनाते हैं; कुछ रूप पहले स्मूद किए गए घटक को अलग करते हैं या अंतिम…

यह नोटबुक FX जोड़ों के लिए NLinear पूर्वानुमान रन कॉन्फ़िगर करती है। मॉडल निश्चित लगातार लुकबैक का उपयोग करता है और देखे गए अंतिम स्तर को घटाता है, जिससे उसका फिट उस अवधि के बदलावों पर केंद्रित होता है। यह साझा मॉडल-योजना कार्यप्रवाह के ज़रिए लुकबैक,…

यह कोड पुनरुत्पाद्य क्रॉस-वैलिडेशन, पात्रता ट्रैकिंग और फ़ोल्ड-सीमित समयगत फ़ीचर के लिए सुरक्षा उपाय तय करता है। यह फ़ोल्ड सीमाओं को सामान्यीकृत करता है, अनुरोधित फ़ोल्ड की तुलना समयगत आर्टिफ़ैक्ट बनाने में उपयोग की गई सीमाओं से करता है और असंगत संरचना को…

यह नोटबुक 10-सत्र डेल्टा-हेज्ड S&P 500 विकल्प रिटर्न लेबल के लिए केवल वैलिडेशन वाले निदान प्रस्तुत करती है। यह वित्तीय पूर्वानुमानकर्ताओं को निहित अस्थिरता पर निर्भर और स्वतंत्र समूहों में व्यवस्थित करती है, फिर एकल अस्थिरता फ़ीचर, हर समूह और सभी फ़ीचर उपयोग…

यह नोटबुक 21-सत्र ETF फ़ॉरवर्ड रिटर्न के पूर्वानुमान को द्विआधारी कार्य में बदलती है: सकारात्मक रिटर्न को ऊपर और बाकी सभी को नीचे लेबल किया जाता है। यह पर्ज अंतर वाले कालक्रमानुसार वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड का उपयोग करके L2 और L1-नियमितीकृत लॉजिस्टिक प्रतिगमन फ़िट…

यह नोटबुक जाँचती है कि क्या LSTM ETF की फ़ीचर हिस्ट्री से समयगत संरचना पहचान सकता है, जिसे सपाट-फ़ीचर मॉडल चूक सकते हैं। फ़िट करने से पहले यह घोषित अनुक्रम आबादी का उपलब्ध फ़ीचर, लेबल, इकाइयों और वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्डों से मिलान करती है। अनुक्रम पूर्वानुमानों…

यह नोटबुक ETF के क्रॉस-सेक्शन के लिए दो ट्रेडिंग अवधियों पर क्लोज़-टू-क्लोज़ फ़ॉरवर्ड रिटर्न तय करती है; हर अवधि में समायोजित क्लोज़ से तय संख्या में सत्र बाद के क्लोज़ तक माप लिया जाता है। यह बताती है कि पात्रता फ़िल्टर करने से पहले पूरे प्रतीक इतिहास पर…

यह नोटबुक इक्विटी के NASDAQ ITCH ट्रेड के एक दिन से कई सैंपलिंग योजनाएँ बनाती है: कैलेंडर-समय, टिक, वॉल्यूम, डॉलर, इम्बैलेंस और रन बार। यह सामान्यता और ऑटोकॉरिलेशन सहित उनके सांख्यिकीय गुणों की तुलना करती है और दिखाती है कि फ़ीड में आक्रामक पक्ष का लेबल न…

यह नोटबुक दो रैखिक इक्विटी मॉडल कॉन्फ़िगरेशन की वैलिडेशन पूर्वानुमान त्रुटियों पर दो क्रमिक मॉनिटर दिखाती है: दो-विंडो औसत-शिफ़्ट डिटेक्टर और ख़राब दिनों की आवृत्ति का मॉनिटर। हर डिटेक्टर को शुरुआती अवधि पर कैलिब्रेट करके बाद के सत्रों पर लागू किया जाता है।…

यह नोटबुक समाचार पाठ से निकले चार संकेतों का मूल्यांकन करती है: भारित आश्चर्य, औसत भावना, भावना मोमेंटम और लेख कवरेज। यह पहले के फ़ीचर-निर्माण चरण में तैयार फ़ॉरवर्ड रिटर्न का उपयोग करती है, फिर हर संकेत और रिटर्न अवधि के लिए दैनिक क्रॉस-सेक्शनल Spearman…

यह नोटबुक ETF के फ़ॉरवर्ड रिटर्न पर हालिया अवधि छोड़कर मोमेंटम के प्रभाव का अनुमान लगाने के लिए डबल मशीन लर्निंग (DML) लागू करती है; यह रिटर्न का पूर्वानुमान करने से अलग कारणात्मक प्रश्न है। यह घोषित कन्फ़ाउंडर का उपयोग करके परिणाम और मोमेंटम ट्रीटमेंट का…