सामग्री पर जाएं

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

1,066 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह नोटबुक FX जोड़ी केस अध्ययन के लिए LSTM पूर्वानुमान रन सेट करती है। मॉडल लुकबैक अनुक्रम के दौरान एक छिपी अवस्था बनाए रखता है, और नोटबुक साझा कॉन्फ़िगरेशन तथा अध्ययन-योजना टूल के ज़रिए आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण सेटिंग तय करती है। यह अध्ययन के घोषित लेबल और…

विदेशी मुद्रामशीन लर्निंगबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि ऑर्डर आकार के साथ मार्केट इम्पैक्ट कैसे बढ़ता है और रणनीति क्षमता का आकलन करने के लिए वर्गमूल भागीदारी मॉडल इस्तेमाल करती है। यह बाज़ार डेटा से उपलब्ध अस्थिरता और औसत दैनिक वॉल्यूम जैसे इनपुट को इम्पैक्ट गुणांक से अलग करती है, जिसे…

बाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनजोखिम प्रबंधनपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह मार्गदर्शिका माइक्रोस्ट्रक्चर शोध के लिए US इक्विटी ऑर्डर बुक टिक डेटा के दो स्रोतों का परिचय देती है: Databento के मार्केट-बाय-ऑर्डर इवेंट और NASDAQ TotalView-ITCH संदेश। इसमें उनके प्रारूप, कवरेज की विशेषताएँ, डेटा के अनुमानित आकार और लाभ-हानि बताए गए…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनअमेरिकी बाज़ार
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक देखती है कि ETF के रिटर्न पूर्वानुमान अनिश्चितता कैसे व्यक्त कर सकते हैं और Monte Carlo ड्रॉपआउट की तुलना डीप एन्सेम्बल से करती है। बार-बार अनुमान लगाने के दौरान ड्रॉपआउट सक्रिय रहता है, जबकि एन्सेम्बल अलग-अलग प्रशिक्षित नेटवर्क के बीच असहमति मापता…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक समान पूर्वानुमानित रैंकिंग से चुने गए ETF पोर्टफोलियो को भार देने के छह तरीकों की तुलना करती है: समान भार, स्कोर भारण, उलटी अस्थिरता, जोखिम समता, माध्य-वैरिएंस अनुकूलन और पदानुक्रमित जोखिम समता। यह आवंटक के साथ चुने गए फ़ंड की संख्या भी बदलती है,…

इक्विटीपोर्टफोलियो निर्माणबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक कई ट्रेडिंग केस स्टडी से पंजीकृत डबल मशीन लर्निंग अनुमानों को एकत्र करती है और उनकी अनिश्चितता तथा निदान की तुलना करती है। यह हर अध्ययन की रजिस्ट्री से मौजूदा पंक्तियाँ लोड करती है, रजिस्ट्री की अखंडता और लेबल की विशिष्टता जाँचती है, कवरेज स्पष्ट…

सांख्यिकीमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक S&P 500 विकल्प अध्ययन में पूर्वानुमान के लिए घोषित LSTM मॉडल फ़िट करती है। नेटवर्क हर प्रतीक के इतिहास की कालानुक्रमिक विंडो लेता है और केवल हाथ से बनाई विशेषताओं पर निर्भर रहने के बजाय सत्रों के पार जानकारी दर्शाने के लिए गेटेड आवर्ती अवस्था…

इक्विटीऑप्शंसमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक प्रति घंटा परपैचुअल फ़्यूचर्स बार पर मूल बिक्री ऑर्डर का समय तय करने के लिए PPO एजेंट को प्रशिक्षित करती है। यह मूल्य और वॉल्यूम इतिहास में परपैचुअल प्रीमियम और अगली फ़ंडिंग सेटलमेंट तक का समय जोड़ती है, और ऐसी जानकारी को लैग करती है जो हर घंटे का…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऑर्डर निष्पादनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वित्तीय समाचार वाक्यों को सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक वर्गीकृत करने के तीन तरीकों की तुलना करती है: लॉजिस्टिक रिग्रेशन के साथ TF-IDF शब्द और वाक्यांश विशेषताएँ, क्लासिफ़ायर के साथ औसत स्थिर शब्द-वेक्टर, और पहले से प्रशिक्षित FinBERT भावना मॉडल।…

मशीन लर्निंगबाज़ार भावनाइक्विटीसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक SEC XBRL डेटा से तिमाही इक्विटी फ़ंडामेंटल पैनल बनाना और उसकी जाँच करना समझाती है। हर अवलोकन में वह वित्तीय अवधि शामिल है जिसका वह वर्णन करता है और वह फ़ाइलिंग तारीख भी जब जानकारी सार्वजनिक हुई। ऐतिहासिक परीक्षणों में यह अंतर अनिवार्य है: केवल अवधि…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारफ़ैक्टर निवेशबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ Black-Scholes के तहत यूरोपीय कॉल और पुट के मूल्य निकालता है, पुट-कॉल समता से उनके संबंध की जाँच करता है और देखे गए विकल्प मूल्य से मेल खाने वाली अस्थिरता को संख्यात्मक रूप से हल करके निहित अस्थिरता निकालता है। यह Delta, Gamma, Vega, Theta और Rho को…

ऑप्शंसडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारणअस्थिरताजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ ETF रिटर्न के मॉडलिंग के लिए इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण समझाता है। साधारण PCA हर फ़ंड को स्थिर फ़ैक्टर एक्सपोज़र देता है, जबकि IPCA प्रत्येक फ़ंड के एक्सपोज़र को उसकी देखी जा सकने वाली विशेषताओं का साझा रैखिक फलन मानता है। यह…

इक्विटीफ़ैक्टर निवेशमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह मूल्यांकन विकल्प-सतह, मूल्य-आधारित और सशर्त-अस्थिरता विशेषताओं को इक्विटी के आगे के रिटर्न के संदर्भ में जाँचता है। हर सत्र के लिए यह विशेषता मानों और बाद के रिटर्न के बीच क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहसंबंध निकालता है, फिर उन सूचना गुणांकों (IC) की समय-श्रृंखला…

इक्विटीऑप्शंससांख्यिकीमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ FX रणनीतियों के लिए स्थिर और ट्रेलिंग स्टॉप नियमों की सत्यापन-चरण की तुलना बताता है। प्रत्येक रिटर्न लेबल के लिए यह सिग्नल और आवंटन परिणामों के सीलबंद समूह से एक मूल रणनीति चुनता है, फिर मूल पहचान स्थिर रखते हुए घोषित पोज़िशन-स्तरीय जोखिम नियंत्रण…

विदेशी मुद्राजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह विभिन्न मामलों का विश्लेषण जाँचता है कि सूचना गुणांक (IC) से मापी गई पूर्वानुमान क्षमता नौ ट्रेडिंग केस स्टडी में पोर्टफोलियो शार्प में कैसे बदलती है। इसका मुख्य बिंदु है कि यह संबंध कार्यान्वयन से तय होता है: एंट्री नियम, पोज़िशन साइज़िंग, रीबैलेंसिंग की…

बहु-एसेटसांख्यिकीबैकटेस्टिंगपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक सत्यापन द्वारा पहले से चुने गए FX कॉन्फ़िगरेशन को फिर से फ़िट करती है और बाद के होल्डआउट बैकटेस्ट के लिए उसके पूर्वानुमान दर्ज करती है। यह चयन को स्थिर उम्मीदवार समूह तक सीमित वित्तीय रूप से व्यवहार्य सत्यापन बैकटेस्ट के आधार पर तय करती है, फिर…

विदेशी मुद्राबैकटेस्टिंगमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पिछली रिटर्न विशेषताओं के क्रम से ETF के आगे के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने वाला टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क (TCN) प्रस्तुत करती है। कारणात्मक कन्वोल्यूशन सुनिश्चित करते हैं कि आउटपुट में केवल उसकी तारीख तक के अवलोकन इस्तेमाल हों, जबकि तेजी से…

इक्विटीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वित्तीय श्रृंखला उत्पन्न करने वाली प्रक्रिया में बदलाव खोजने के तरीकों का सर्वेक्षण करती है और उदाहरण के तौर पर दैनिक SPY डेटा लेती है। यह Zivot–Andrews परीक्षण की तुलना कई बदलावों वाले सेगमेंटेशन तरीकों से करती है। Zivot–Andrews यूनिट रूट की जाँच…

सांख्यिकीमशीन लर्निंगतकनीकी संकेतकजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पिछली गति की विशेषताओं से 21-दिवसीय ETF रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए Transformer के दो डिज़ाइनों की तुलना करती है। PatchTST लगातार दिनों को पैच में समूहित करता है और प्रत्येक टोकन में स्थानीय आकार के छोटे क्रम रखता है। इसके बजाय iTransformer…

इक्विटीमशीन लर्निंगमोमेंटमबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक अनुमान लगाती है कि निष्पादन लागत काल्पनिक इंट्राडे रणनीति रिटर्न को कितना घटा सकती है। पहले यह NASDAQ-100 के घटकों में मिनट-बार कोट के आधार पर वॉल्यूम-भारित उद्धृत स्प्रेड मापती है, फिर क्रॉस करने की लागत के अनुभवजन्य आधार के रूप में घटक स्प्रेड का…

इक्विटीऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक लेखांकन और मूल्य-आधारित विशेषताओं को अगले महीने के US स्टॉक रिटर्न के स्वतंत्र पूर्वानुमानकर्ता के रूप में आँकती है। यह प्रत्येक विशेषता और रिटर्न लेबल के बीच मासिक क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहसंबंध निकालती है, फिर विकास अवधि के महीनों में उनका सार…

इक्विटीफ़ैक्टर निवेशसांख्यिकीमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स केस स्टडी के लिए उम्मीदवार फ़ीचर को आगे के रिटर्न के विरुद्ध जाँचती है। प्रत्येक फ़ीचर के लिए यह फ़ीचर मानों और बाद के रिटर्न के बीच क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहसंबंध निकालती है, तारीखों के पार सहसंबंध का सार देती है, ओवरलैपिंग रिटर्न…

फ़्यूचर्ससांख्यिकीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ETF आवंटन बैकटेस्ट के लिए निदानात्मक ढाँचा प्रस्तुत करती है। यह शार्प, सॉर्टिनो, कैलमार, अस्थिरता, जोखिम-मूल्य और अधिकतम ड्रॉडाउन जैसे जोखिम तथा रिटर्न माप निकालती है; रोलिंग प्रदर्शन और ड्रॉडाउन रिकवरी ट्रैक करती है; और अल्फ़ा, बीटा, ट्रैकिंग एरर,…

पोर्टफोलियो निर्माणजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक इक्विटी रिटर्न से स्वतंत्र रूप से बाज़ार स्थितियों का वर्णन करने के लिए मासिक मैक्रो-आर्थिक संकेतकों का क्लस्टर बनाती है। यह FRED श्रृंखलाओं को माह-अंत अवलोकनों से संरेखित करती है, बेरोज़गारी, संघीय निधि दर, यील्ड-कर्व स्प्रेड और साल-दर-साल CPI…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीअस्थिरताअमेरिकी बाज़ार