नॉलेज लाइब्रेरी

यह दस्तावेज़ ट्रेडिंग केस स्टडी में मॉडल प्रशिक्षण, पूर्वानुमान, कारणात्मक अनुमान और बैकटेस्ट दर्ज करने वाली रन-लॉग प्रणाली समझाता है। इसमें बताया गया है कि कॉन्फ़िगरेशन केस स्टडी सेटिंग से प्रशिक्षण मेनू और मॉडल प्रीसेट तक कैसे जाते हैं, फिर डेटा फ़ाइलें,…

यह नोटबुक संस्थागत 13F होल्डिंग्स को प्रबंधकों और शेयरों को जोड़ने वाले ग्राफ़ में बदलती है। इसमें क्षेत्र संबंध और ऐसी होल्डिंग कड़ियाँ हैं जिनमें शेयरों की संख्या, मूल्य, रिपोर्टिंग अवधि और सार्वजनिक फ़ाइलिंग की तारीख शामिल होती है। यह साझा स्वामित्व और…

यह नोटबुक नौ इक्विटी, बॉन्ड, मुद्रा और कमोडिटी कारक तथा बाज़ार श्रृंखलाओं के मासिक प्रतिफलों को गॉसियन मिश्रण मॉडल से समूहित करती है। अधूरे डेटा वाले महीनों को हटाने के बाद, यह श्रृंखलाओं को मानकीकृत करती है ताकि पैमाने के अंतर समूह निर्धारण पर हावी न हों।…

यह नोटबुक 57 लेखांकन और कीमत-आधारित विशेषताओं का अगले महीने के US स्टॉक रिटर्न के व्यक्तिगत पूर्वानुमानकों के रूप में मूल्यांकन करती है। यह मासिक क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहसंबंधों की गणना करती है, समय के साथ उनका औसत निकालती है और क्रमिक निर्भरता तथा कई…

यह अध्याय ट्रेडिंग विचार को दस्तावेज़ीकृत विशेषता विनिर्देश में बदलने का ढाँचा प्रस्तुत करता है। यह शोधकर्ताओं से विशेषता की अवधि को इच्छित निर्णय के अनुरूप रखने, प्रेरक परिकल्पना बताने और पूर्वानुमान संकेतों को संदर्भगत स्थिति चरों से अलग पहचानने को कहता…

यह मार्गदर्शिका कारणात्मक प्रभाव के अनुमान और कारणात्मक संरचना की खोज में अंतर बताती है और आम शोध प्रश्नों को उपयुक्त Python लाइब्रेरी से जोड़ती है। जब समायोजन संरचना ज्ञात हो या स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट हो, तब EconML और DoWhy प्रभावों का अनुमान लगाते हैं;…

यह अवलोकन इक्विटी, क्रिप्टो, विदेशी मुद्रा, फ़्यूचर्स, ऑप्शन और बहु-परिसंपत्ति पोर्टफोलियो से जुड़ी नौ ट्रेडिंग केस स्टडी के कॉन्फ़िगरेशन डेटा को समेकित करता है। यह हर अध्ययन के यूनिवर्स, डेटा आवृत्ति, निर्णय की गति, लागत मॉडल और सिग्नल से पोज़िशन तक के…

यह नोटबुक यह जाँचने के लिए एक नियतात्मक ढाँचा प्रस्तुत करती है कि बैकटेस्ट और लाइव ट्रेडिंग पाइपलाइन एक समान व्यवहार करती हैं या नहीं। यह उन चरणों की तुलना करती है जो कीमत की बारों को निर्णयों में बदलते हैं: विशेषता गणना, पूर्वानुमान, सिग्नल और ऑर्डर आकार।…

यह नोटबुक माइक्रोस्ट्रक्चर पैटर्न दिखाने के लिए NASDAQ ITCH-से निकले ट्रेड और ऑर्डर डेटा का उपयोग करती है। यह टिक-स्तर के ट्रेड रिटर्न में नकारात्मक प्रथम-क्रम स्वसहसंबंध की जाँच मध्य-मूल्य रिटर्न से तुलना करके करती है और अलग-अलग तरलता स्तर दर्शाने के लिए…

यह नोटबुक नौ केस स्टडी में OLS, Ridge, Lasso और ElasticNet सहित रैखिक-मॉडल नतीजों को एकत्र करती है। यह हर अध्ययन के प्राथमिक लेबल पर सबसे मज़बूत पूर्ण कॉन्फ़िगरेशन की तुलना करती है, फिर नियमितीकरण, फ़ोल्ड-स्तर के सूचना गुणांक, स्थिरता, वैकल्पिक अवधियों,…

यह शैक्षिक नोटबुक मात्रात्मक शोध में उपयोग की जाने वाली कीमत और वॉल्यूम से निकली विशेषताओं का सर्वेक्षण करती है। इसमें अलग-अलग अवधियों के सरल और लघुगणकीय रिटर्न, एक अवधि छोड़कर मापा गया मोमेंटम, ओवरनाइट और इंट्राडे रिटर्न, मूविंग एवरेज से दूरी, ट्रेंड और…

यह नोटबुक जाँचने का कार्यप्रवाह प्रस्तुत करती है कि छह-महीने का हालिया अवधि छोड़कर मापा गया मोमेंटम 21-दिन के आगे के रिटर्न को प्रभावित करता है या नहीं, और क्या बाज़ार की अस्थिरता के साथ यह प्रभाव बदलता है। यह अस्थिरता और यील्ड कर्व नियंत्रणों तथा…

यह नोटबुक प्रीप्रोसेसिंग या विशेषता इंजीनियरिंग से पहले वित्तीय डेटासेट के लिए पुनः उपयोग योग्य निदान सर्वेक्षण बनाती है। यह समय-अनुक्रम के डेटा प्रकार, रिक्त टाइमस्टैम्प, क्रम और विशिष्टता की जाँच करती है; सटीक और कुंजी-आधारित डुप्लिकेट ढूँढ़ती है; फ़ील्ड,…

यह नोटबुक दो प्रीट्रेंड टाइम-सीरीज़ फ़ाउंडेशन मॉडल, Chronos और TinyTimeMixer, की तुलना एक LSTM और दंडित रैखिक आधाररेखा से एक ETF पैनल पर करती है। प्रत्येक मॉडल को एकचर ऐतिहासिक संदर्भ मिलता है; प्रीट्रेंड मॉडल उस इनपुट श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाते हैं और…

यह अध्याय मात्रात्मक ट्रेडिंग शोध में कारणात्मक दावों के मूल्यांकन का एक ढाँचा प्रस्तुत करता है। यह पहले उपचार, परिणाम, लक्ष्य अनुमान, प्रतितथ्य और समायोजन सेट की स्पष्ट परिभाषाएँ देता है, फिर शोध प्रश्नों को विधियों से जोड़ता है: निरंतर एक्सपोज़र के लिए डबल…

यह नोटबुक कई आगे की अवधियों के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक-मिनट के अंतराल पर देखी गई NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर विशेषताओं पर रैखिक मॉडल फिट करती है। इसका उद्देश्य अधिक अभिव्यक्तिशील मॉडल से पहले एक सरल आधाररेखा स्थापित करना है। स्प्रेड और असंतुलन…

यह फ़ीचर मूल्यांकन CME फ़्यूचर्स के भविष्य के रिटर्न के मुकाबले वित्तीय और मॉडल-व्युत्पन्न उम्मीदवारों की छँटाई करता है। हर फ़ीचर के लिए यह डेटा कवरेज और बासीपन जाँचता है, फ़ीचर मानों और भविष्य रिटर्न के बीच दैनिक क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहसंबंध मापता है, ओवरलैप…

यह नोटबुक raw PyTorch, sktime और Darts में एकचर SPY मूल्य पूर्वानुमान के कार्यान्वयनों की तुलना करती है। इसका मुख्य उद्देश्य व्यावहारिक प्रयास का आकलन करना है: कोड की लंबाई, इंटरफ़ेस आवश्यकताएँ, इंस्टॉलेशन की सफलता और फ़िट तथा पूर्वानुमान का संयुक्त समय।…

यह अध्याय तर्क देता है कि टिकाऊ ट्रेडिंग शोध ऐसी अनुशासित प्रक्रिया पर निर्भर करता है जो बदलते बाज़ार, शोरयुक्त साक्ष्य और कार्यान्वयन लागत के अनुकूल हो सके। यह संरचनात्मक बदलाव, व्यवस्थाओं, डेटा ड्रिफ़्ट और कॉन्सेप्ट ड्रिफ़्ट के बीच अंतर बताता है, फिर…

यह मूल्यांकन नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स के अगले आठ घंटे के रिटर्न से संबंध के लिए वित्तीय और मॉडल-आधारित फ़ीचरों की छँटाई करती है। यह वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन अवधियों से मूल्यांकन नमूना बनाती है, अंतिम होल्डआउट को विश्लेषण से बाहर रखती है और हर निपटान पर…

यह नोटबुक अध्ययन करती है कि कैरी, रोलिंग Sharpe, मोमेंटम और अस्थिरता माप सहित सहसंबद्ध फ़ीचर परिवारों से बने CME फ़्यूचर्स मॉडल पर नियमितीकरण का क्या प्रभाव पड़ता है। यह Ridge, Lasso और ElasticNet की तुलना करती है: Ridge फ़ीचर बनाए रखते हुए गुणांकों को छोटा…

यह नोटबुक सिंथेटिक ETF रिटर्न क्रम बनाने के लिए Diffusion-TS को अनुकूलित करने का वर्णन करती है। इसका डीनॉइज़र स्वच्छ क्रम को बहुपद प्रवृत्ति, Fourier मौसमी घटक और अवशिष्ट के योग के रूप में अनुमानित करता है, जबकि समय-क्षेत्र और Fourier-क्षेत्र का संयुक्त लॉस…

यह अध्याय तर्क देता है कि दोहराई जा सकने वाली शोध अनुशासन, किसी एक रणनीति की तुलना में ट्रेडिंग बढ़त का अधिक टिकाऊ स्रोत है। यह पक्षपात घटाने के लिए खंडनीय परिकल्पनाओं, आउट-ऑफ़-सैंपल मूल्यांकन और बहु-परीक्षण सुधारों पर आधारित कार्यप्रवाह प्रस्तुत करता है।…

यह दस्तावेज़ बताता है कि परपेचुअल फ़ंडिंग पैनल डेटा को मॉडल करने के लिए TabM क्यों इस्तेमाल किया जाता है: इसका साझा न्यूरल बैकबोन सभी इनपुट फ़ीचर जोड़ता है, जबकि गैर-रैखिक परतें अंतःक्रियाओं को दर्शा सकती हैं। हर विभाजन पर एक फ़ीचर चुनने वाले ट्री से अलग, यह…