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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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114 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

नोटबुक रिटर्न की हर विंडो को अनुभवजन्य वितरण मानती है और एक-आयामी Wasserstein दूरी के अनुसार विंडो का क्लस्टर बनाती है। समान आकार के नमूनों में क्रमबद्ध करने से सर्वोत्तम क्वांटाइल मिलान मिलता है; इसलिए दूरी रिटर्न वितरण के अंतर—टेल की स्थिति समेत—दर्शाती…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण बताता है कि Binance का परपेचुअल-फ़्यूचर्स प्रीमियम सूचकांक स्पॉट मूल्यों से कैसे जुड़ा है और एक्सचेंज उस प्रीमियम को आवधिक फ़ंडिंग में कैसे बदलता है। सूचकांक अंतर्निहित मूल्य सूचकांक के सापेक्ष निष्पादन योग्य इम्पैक्ट बिड और आस्क मूल्यों का उपयोग…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सकैरीआर्बिट्राज
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ S&P 500 विकल्प स्ट्रैडल अध्ययन में इस्तेमाल किए गए स्रोत अवलोकन निकालने की दो-चरणीय विधि बताता है। पहले, यह समाप्ति तक दिनों, निरपेक्ष डेल्टा, निहित अस्थिरता के अभिसरण, न्यूनतम कोट और सापेक्ष बिड-आस्क स्प्रेड के आधार पर लगभग एट-द-मनी उम्मीदवारों…

ऑप्शंसअस्थिरताडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारणसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल बाज़ारों के एक समूह के मानकीकृत प्रति-घंटा रिटर्न पर साधारण ऑटोएन्कोडर प्रशिक्षित करती है। इसका एन्कोडर अनेक एसेट के रिटर्न वेक्टर को द्वि-आयामी लेटेंट निरूपण में संपीड़ित करता है और डिकोडर इनपुट का पुनर्निर्माण करता है। देखे गए और…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्समशीन लर्निंगअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बताता है कि दैनिक स्थिर-अवधि ऑप्शन शृंखला वास्तव में रखी गई पोज़िशन की रिटर्न शृंखला क्यों नहीं होती। यह समान स्ट्राइक और समाप्ति वाले कॉल तथा पुट लेग चुनता है, जो तरलता, अवधि, अस्थिरता-अनुमान और डेल्टा फ़िल्टर पास करते हैं; फिर लक्ष्य अवधि और…

ऑप्शंसअस्थिरताबैकटेस्टिंगडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारण
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ भविष्य के अवलोकनों का उपयोग किए बिना फिट किए गए मॉडल फ़ीचर बनाने की साझा विधियाँ प्रस्तुत करता है। हिडन मार्कोव मॉडल के लिए, यह वर्तमान समय तक के अवलोकनों पर आधारित फ़िल्टर्ड अवस्था प्रायिकताओं को स्मूद की गई प्रायिकताओं से अलग बताता है, जो पूरी…

मशीन लर्निंगअस्थिरतासांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक डबल मशीन लर्निंग का उपयोग करके अनुमान लगाती है कि स्थायी वायदा प्रीमियम से विचलन का संबंध बाद के आठ घंटे के रिटर्न से है या नहीं, और उच्च तथा निम्न अस्थिरता बाज़ारों में अनुमानित संबंध अलग है या नहीं। इसमें क्रिप्टो सिंबलों पर पैनल डिज़ाइन, देखे गए…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्समशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक शॉर्ट यूरोपीय कॉल के लिए डीप हेजिंग का प्रदर्शन करती है। यह ज्यामितीय ब्राउनियन गति पथों का अनुकरण करती है, बेंचमार्क के रूप में Black–Scholes डेल्टा हेजिंग का उपयोग करती है और टर्मिनल हानियों के सशर्त वैल्यू एट रिस्क उद्देश्य को न्यूनतम करने वाले…

ऑप्शंसडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारणमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ एक विदेशी मुद्रा OHLCV डेटासेट का वर्णन करता है, जिसमें G10 के प्रमुख करेंसी पेयर और क्रॉस शामिल हैं तथा OANDA से दैनिक और चार घंटे के बार उपलब्ध हैं। इसमें बताया गया है कि डेटा कैसे डाउनलोड, लोड और पेयर या तारीख़ सीमा के अनुसार फ़िल्टर किया जा…

विदेशी मुद्रासांख्यिकीअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि क्या ऑप्शन बाज़ार के माप विभिन्न स्टॉक में भविष्य के रिटर्न को रैंक कर सकते हैं। यह ऑप्शन-आधारित फ़ीचर पर घोषित रैखिक मॉडल फ़िट करती है, वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन का उपयोग करती है और Ridge, Lasso तथा Elastic Net के दंड स्तरों की तुलना करती…

ऑप्शंसइक्विटीअस्थिरतामशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि GARCH अस्थिरता क्लस्टरिंग को प्रति-सत्र फ़ीचर में कैसे बदलता है। सबसे पहले रिटर्न प्लॉट और ARCH-LM परीक्षण से जाँचा जाता है कि रिटर्न के वर्ग अपने ही पिछले मानों पर निर्भर हैं या नहीं। GARCH(1,1) मॉडल में नए झटके की प्रतिक्रिया और पिछले…

अस्थिरतातकनीकी संकेतकजोखिम प्रबंधनसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह अध्ययन पूछता है कि क्या ऑप्शन बाज़ार के माप भविष्य के स्टॉक रिटर्न को रैंक कर सकते हैं। इसके फ़ीचर में अलग-अलग मैच्योरिटी की निहित अस्थिरता, पुट-कॉल स्क्यू, टर्म-स्ट्रक्चर ढलान और वैरिएंस जोखिम प्रीमियम शामिल हैं। कई मापों के कई परस्पर ओवरलैपिंग रूप होने…

ऑप्शंसइक्विटीअस्थिरतामशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ न्यूयॉर्क के 5 PM क्लोज़ पर बीस मुद्रा जोड़ियों को रैंक करने के लिए दैनिक फ़ीचर पैनल विकसित करता है। यह मानकीकृत बहु-अवधि रिटर्न और चैनल स्थिति जैसे रैंकिंग संकेतों को अस्थिरता, ड्रॉडाउन, रेंज और व्यापक डॉलर प्रॉक्सी जैसे बाज़ार स्थिति मापों से…

विदेशी मुद्राऔसत की ओर वापसीमोमेंटमअस्थिरता
Machine Learning for Trading

तनाव की स्थिति में बाज़ार माइक्रोस्ट्रक्चर कैसे बदलता है, यह दिखाने के लिए यह नोटबुक मार्च 16, 2020 के बाज़ार क्रैश के दौरान AAPL ट्रेड और कोट रिकॉर्ड की जाँच करती है। यह टेप को नियमित ट्रेडिंग घंटों तक सीमित करती है, ट्रेड प्रिंट को राष्ट्रीय सर्वोत्तम बोली…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह केस स्टडी समाप्ति तक रखे गए शॉर्ट एट-द-मनी स्ट्रैडल के रिटर्न पर नियमितीकृत रैखिक मॉडल फ़िट करती है। प्रीमियम आय लाभ को सीमित करती है, जबकि नुकसान बिना सीमा बढ़ सकता है; इसलिए कुछ गंभीर नुकसान वर्ग-त्रुटि प्रतिगमन उद्देश्य पर हावी हो जाते हैं। नोटबुक दंड…

ऑप्शंसअस्थिरतामशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक S&P 500 ऑप्शन शोध के लिए मॉडल-आधारित चार विशेषताएँ बनाती है: GJR-GARCH और स्टोकेस्टिक वोलैटिलिटी से अगले दिन के वोलैटिलिटी पूर्वानुमान, साथ ही प्रत्येक पूर्वानुमान और ऑप्शन बाज़ार की निहित वोलैटिलिटी के बीच के अंतर। यह बताती है कि हर रीफ़िट तिथि पर…

ऑप्शंसअस्थिरताडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारणबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि सीखे गए ग्राफ़ एम्बेडिंग, US शेयरों के टैबुलर मॉडल में पूर्वानुमान संबंधी जानकारी जोड़ते हैं या नहीं। यह लक्ष्य अवधि से पहले मापे गए निरपेक्ष रिटर्न सहसंबंधों से नेटवर्क बनाती है, उसी पूर्व-लक्ष्य इतिहास से मोमेंटम, अस्थिरता और…

इक्विटीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंगमोमेंटम
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 चार संदर्भ ETF आवंटनों की तुलना ऐतिहासिक संकट अवधियों, हाथ से तय किए गए समकालिक परिसंपत्ति झटकों, Student-t मोंटे कार्लो सिमुलेशन और बाज़ार व्यवस्था के आँकड़ों से करती है। यह अधिकतम ड्रॉडाउन का माप समझाती है और चक्रवृद्धि रिटर्न, ड्रॉडाउन तथा अन्य…

बहु-एसेटजोखिम प्रबंधनपोर्टफोलियो निर्माणअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि एक स्थिर, केवल-लॉन्ग ETF मोमेंटम आधाररेखा ने 2010 से 2024 तक बाज़ार की स्थितियों में कैसा प्रदर्शन किया। यह हर दैनिक रिटर्न को उस रिटर्न के शुरू होने से पहले ज्ञात अस्थिरता और रुझान मापों के अनुसार चिह्नित करती है, जिसमें विस्तारशील…

इक्विटीमोमेंटमट्रेंड फ़ॉलो करनाअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक यूरोपीय कॉल और पुट के लिए Black-Scholes मूल्य निर्धारण विकसित करती है, पुट-कॉल समानता जाँचती है और Brent रूट-फ़ाइंडिंग से निहित अस्थिरता निकालती है। यह Delta, Gamma, Vega, Theta और Rho भी परिभाषित करती है तथा ग्राफ़ से दिखाती है कि मनीनेस और…

ऑप्शंसडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारणअस्थिरताजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बताता है कि वेवलेट डिकम्पोज़िशन और रोलिंग स्पेक्ट्रल अनुमान अलग-अलग समय-पैमाने पर वित्तीय रिटर्न का वर्णन कैसे करते हैं। वेवलेट रिटर्न को क्रमशः धीमी अवधियों वाले घटकों में बाँटते हैं, जिससे पता चलता है कि कौन-से पैमाने सबसे अधिक बदलाव के लिए…

इक्विटीसांख्यिकीअस्थिरतातकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह ETF फ़ीचर नोटबुक बताती है कि फ़िट किए गए सांख्यिकीय मॉडल अपने अनुमानित पैरामीटरों के ज़रिए भविष्य की जानकारी लीक कर सकते हैं, भले ही उनके फ़ॉर्मूले पिछली टिप्पणियों का उपयोग करते हों। इसका उपाय वॉक-फ़ॉरवर्ड रीफ़िट शेड्यूल है: शुरुआत में बर्न-इन अवधि रखें,…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह केस स्टडी 500 शेयरों में वैरिएंस रिस्क प्रीमियम की तुलना के लिए 30-दिवसीय एट-द-मनी स्ट्रैडल और अंतर्निहित कीमत डेटा से फ़ीचर बनाती है। यह कई अवधियों में निहित अस्थिरता की तुलना वास्तविक अस्थिरता से करती है, ऑप्शन बाज़ार लागत और जोखिम संकेतक जोड़ती है, और…

ऑप्शंसइक्विटीअस्थिरताबैकटेस्टिंग