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…
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।
लाइब्रेरी में खोजें
699 दस्तावेज़
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 बॉन्ड ETF पर फ़ेडरल रिज़र्व घोषणाओं के प्रभाव का अनुमान लगाने के लिए बेज़ियन संरचनात्मक समय-शृंखला इवेंट-स्टडी विधियाँ लागू करती है। यह लक्ष्य के दैनिक लॉग प्रतिफल और अंतरराष्ट्रीय तथा कमोडिटी ETF नियंत्रणों के प्रतिफल के बीच घटना-पूर्व संबंधों से…
यह नोटबुक DQN, PPO और A2C की तुलना एक साझा सिम्युलेटेड ट्रेडिंग परिवेश में करती है, जिसे प्रति घंटा बिटकॉइन परपेचुअल-फ़्यूचर्स प्रतिफल के अनुसार कैलिब्रेट किया गया है। GARCH(1,1) मॉडल अस्थिरता क्लस्टरिंग देता है, जबकि परिवेश पोज़िशन बदलने पर लागत लगाता है और…
यह नोटबुक समझाती है कि स्टॉक विभाजन या नकद लाभांश की तारीख के पार कच्ची इक्विटी कीमतों से भ्रामक रिटर्न क्यों निकल सकते हैं। यह बैकवर्ड एडजस्टमेंट बताती है, जिसमें बाद की कॉर्पोरेट कार्रवाइयों के अनुसार ऐतिहासिक कीमतों का पैमाना बदला जाता है, और निष्पादन…
यह नोटबुक जाँचती है कि मॉडल-आधारित पोज़िशन आकार निर्धारण US फ़र्म-विशेषता रणनीति में समान भार से बेहतर है या नहीं। यह स्कोर भारण की तुलना कॉन्फ़ॉर्मल भारण से करती है: स्कोर भारण में अधिक अनुमानित स्कोर वाले नामों को बड़ा आवंटन मिलता है, जबकि कॉन्फ़ॉर्मल भारण…
यह नोटबुक जाँचती है कि क्रमिक अवलोकनों के निर्भर होने पर सिग्नल का सूचना गुणांक (IC) शोर से अलग पहचाना जा सकता है या नहीं। यह मोमेंटम सिग्नल और ETF डेटा के उदाहरण से समझाती है कि ओवरलैप होते अग्रिम रिटर्न, टिकाऊ सिग्नल रैंक और बाज़ार की स्थितियाँ दैनिक IC…
यह नोटबुक लॉन्ग ETF ट्रेड से निकलने के तरीकों की तुलना करती है: निश्चित लाभ लक्ष्य और स्टॉप, ट्रेलिंग स्टॉप, ATR-आधारित सीमाएँ, मशीन-लर्निंग सिग्नल और इनके संयोजन। यह संकेतक और ट्रेड सिमुलेशन बनाती है, फिर मानक त्रुटियों से ट्रेड रिटर्न, जीत दर, स्टॉप-आउट…
यह नोटबुक FRED की आर्थिक श्रृंखलाओं के उपलब्ध पैनल को देखने और उसके कैलेंडर-दिवस ग्रिड, मेटाडेटा तथा व्युत्पन्न कॉलम समझने का तरीका बताती है। चूँकि पैनल को दैनिक कैलेंडर में समतल किया गया है, पंक्तियों की संख्या मूल रिलीज़ समय-सारणी छिपा देती है। हर श्रृंखला…
यह नोटबुक ARIMA पूर्वानुमानों को स्वतंत्र पूर्वानुमान के बजाय बाद के मॉडलों के इनपुट कॉलम मानती है। यह ETF रिटर्न पर मॉडल फिट करती है, क्रम चुनने के लिए स्टेशनैरिटी जाँच और स्वसहसंबंध निदान उपयोग करती है, और प्रशिक्षण खंड पर सूचना मानदंड से संभावित क्रमों की…
यह नोटबुक FX लेबल के लिए NLinear पूर्वानुमान तैयार करने और पंजीकृत करने का तरीका बताती है। NLinear हर निश्चित-लंबाई इनपुट इतिहास से सबसे हाल का देखा गया स्तर घटाता है, ताकि मॉडल लुकबैक के भीतर बदलावों पर केंद्रित रहे। साझा अनुक्रम-पात्रता प्रक्रिया अंतिम…
यह साझा विश्लेषण यूटिलिटी रजिस्ट्री मेट्रिक्स और पूर्वानुमान-स्तरीय निदान के ज़रिए ट्रेडिंग-मॉडल पूर्वानुमानों की तुलना में मदद करती है। यह पहले से गणना किए गए सूचना गुणांक परिणाम लोड करती है, चाहे तो लेबल या मॉडल परिवार के अनुसार फ़िल्टर करती है, और…
दस्तावेज़ टर्म स्ट्रक्चर के आधार पर उत्पादों को रैंक करने वाली क्रॉस-सेक्शनल फ़्यूचर्स रणनीति के लिए अग्रिम रिटर्न लेबल बनाने का तरीका बताता है। यह रोल-समायोजित कीमतों में अंतर करता है, जो कॉन्ट्रैक्ट रोल के पार रिटर्न के लिए उपयुक्त हैं, और कच्ची सेटलमेंट…
दस्तावेज़ फ़्यूचर्स कैरी से बने तीन मॉडल-आधारित फ़ीचर बताता है: अगले सत्र के कैरी का ARIMA पूर्वानुमान, चुनी हुई चक्र-लंबाइयों के रोलिंग Fourier माप, और औसत कैरी से बाज़ार की स्थिति का अनुमान लगाने वाला दो-अवस्था हिडन मार्कोव मॉडल। इसका केंद्रीय सबक…
यह दस्तावेज़ CME फ़्यूचर्स पर मॉडल पूर्वानुमानों के लिए सत्यापन आधार मॉडल समझाता है। हर साप्ताहिक निर्णय पर उत्पादों को अनुमानित रिटर्न के अनुसार रैंक किया जाता है; शीर्ष समूह को लॉन्ग और निचले समूह को शॉर्ट रखा जाता है, और हर पक्ष में समान भार होता है। हर…
दस्तावेज़ रोलिंग ETF रिटर्न विंडो को पारंपरिक कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के लिए दो-चैनल वाली छवियों में बदलने की प्रक्रिया बताता है। Gramian angular field सामान्यीकृत अवलोकनों को कोणों में बदलता और कोणों के जोड़े के संबंध दर्ज करता है; Markov transition…
दस्तावेज़ 60 सेटलमेंट वाली विंडो के आधार पर क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग प्रीमियम का पूर्वानुमान करने वाला टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क समझाता है। चार कारणात्मक कन्वोल्यूशन ब्लॉक तीन के कर्नेल और 1, 2, 4 तथा 8 के डाइलेशन का उपयोग करते हैं। उनका रिसेप्टिव…
यह नोटबुक स्वाभाविक रूप से अनियमित टाइमस्टैम्प वाली समय-श्रृंखलाएँ बनाने के लिए GT-GAN-प्रेरित संरचना बताती है, जैसे टिक, वॉल्यूम या डॉलर बार। एक GRU-ODE एनकोडर अवलोकनों को लेटेंट अवस्थाओं में बदलता है, जबकि ODE-आधारित जनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर घटक निरंतर-समय…
यह नोटबुक पूर्वानुमान मॉडल में बाज़ार की स्थितियों को शामिल करने के तीन तरीकों की तुलना करती है: स्थिति संबंधी जानकारी छोड़ना, अस्थिर स्थिति की फ़िल्टर की गई संभावना को एक फ़ीचर के रूप में जोड़ना, या स्पष्ट रूप से निर्धारित स्थितियों के लिए अलग-अलग विशेषज्ञ…
यह नोटबुक बताती है कि challenger मॉडल को पूँजी देने से पहले shadow mode में कैसे परखा जाए। यह स्थिर incumbent और उम्मीदवार के संग्रहित पूर्वानुमानों की तुलना करती है, समान-भार वाली ranked long-short book बनाती है, दोनों पर एक ही transaction-cost नियम लागू…
यह नोटबुक SEC फाइलिंग खोजने और कंपनी का संरचित डेटा निकालने के लिए EdgarTools का सर्वेक्षण करती है। इसमें स्थिर CIK से फाइल करने वाली संस्थाओं की पहचान, form के अनुसार फाइलिंग प्राप्त करना और XBRL-tagged वार्षिक रिपोर्ट को वित्तीय विवरण तालिकाओं में बदलना…
यह केस-स्टडी विस्तृत US इक्विटी पैनल में फ़ॉरवर्ड रिटर्न के पूर्वानुमान के लिए linear मॉडल को baseline के रूप में उपयोग करती है। यह बताती है कि एक-दूसरे पर चढ़ते मूल्य और volume फ़ीचर collinearity क्यों बनाते हैं, जिससे ordinary least squares coefficient…
यह विश्लेषण नौ ट्रेडिंग केस-स्टडी के पंजीकृत double machine learning उपचार प्रभावों की तुलना करता है। यह हर अध्ययन की registry से मौजूदा नतीजे लोड करता है, registry की अखंडता और दोहराए गए label जाँचता है, और कवरेज को स्पष्ट रखता है। प्रभाव और confidence…
यह नोटबुक दैनिक पोर्टफ़ोलियो रिटर्न और मिलान किए गए SPY benchmark से ETF allocation बैकटेस्ट का आकलन करने का ढाँचा देती है। इसमें Sharpe, Sortino, Calmar और अधिकतम ड्रॉडाउन जैसे जोखिम और रिटर्न माप; rolling माप; ड्रॉडाउन से उबरना; benchmark के सापेक्ष alpha,…