नॉलेज लाइब्रेरी

यह केस स्टडी S&P 500 के घटकों पर एट-द-मनी शॉर्ट स्ट्रैडल का मूल्यांकन करती है, जिन्हें हर सप्ताह खोला जाता है और दैनिक डेल्टा हेज के साथ समाप्ति तक रखा जाता है। इसकी मुख्य पद्धतिगत पसंद परिपक्वता तक होल्ड करने के रिटर्न का मॉडल बनाना है: ऑप्शन पोज़िशन पर…

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 नोटबुक बताती है कि पहले से चुनी हुई FX रणनीति का होल्डआउट पूर्वानुमानों पर मूल्यांकन कैसे करें। यह चुने हुए कॉन्फ़िगरेशन की पंजीकृत बैकटेस्ट विशिष्टता का पुनः उपयोग करती है और सिग्नल, आवंटन, जोखिम नियंत्रण, रीबैलेंस नियम, लागत और खाते की सेटिंग्स को स्थिर…

यह दस्तावेज़ 1962 से मार्च 2018 तक लगभग 3,200 कंपनियों को कवर करने वाले दैनिक US इक्विटी डेटासेट का वर्णन करता है। इसमें डीलिस्ट की गई कंपनियाँ शामिल हैं, इसलिए ऐतिहासिक शोध में यह उपयोगी है, जहाँ विफल या डीलिस्ट हुई कंपनियों को छोड़ने से नतीजे विकृत हो सकते…

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 मूल्यांकन करती है कि लेनदेन लागत की मान्यताएँ एक चुने हुए S&P 500 इक्विटी और विकल्प आवंटन के सत्यापन Sharpe को कैसे प्रभावित करती हैं। जहाँ उपलब्ध हो, यह स्थिर उम्मीदवार समूह से चुने गए कॉन्फ़िगरेशन को आगे ले जाती है, फिर उसी क्रम को कारोबार की गई…

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 फ़्यूचर्स रिटर्न की प्रत्येक अवधि के लिए सत्यापन में सबसे ऊँची रैंक वाले संकेत या आवंटन रणनीति पर कॉन्फ़िगर किए गए स्टॉप-लॉस, ट्रेलिंग-स्टॉप और समय-आधारित निकास नियम लागू करती है। हर नियम का मूल्यांकन उसकी अपनी मूल रणनीति पर किया जाता है और…

यह नोटबुक होल्डआउट पूर्वानुमानों पर पहले से चुने गए US इक्विटी कॉन्फ़िगरेशन को चलाती है। चुने गए मॉडल, पूर्वानुमान, आवंटक, संकेंद्रण, जोखिम ओवरले, पुनर्संतुलन आवृत्ति और लेनदेन लागत मान्यताएँ पहले के चरणों से ली जाती हैं। इसकी मुख्य विधि प्रशिक्षण पहचान और…

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 दस्तावेज़ एक निश्चित ETF मोमेंटम रणनीति का लागत संवेदनशीलता विश्लेषण प्रस्तुत करता है। यह निवेश-समूह, भार, समय-सारणी और सिम्युलेटर को स्थिर रखकर प्रति-लेग शुल्कों की विभिन्न दरों पर बैकटेस्ट दोबारा चलाता है। परिणामी वक्र दिखाता है कि अनुमानित ट्रेडिंग…

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…

यह नोटबुक पहले से चुने गए ETF कॉन्फ़िगरेशन को उसकी आरक्षित होल्डआउट अवधि पर लागू करती है। यह चुनी गई प्रशिक्षण पहचान और चेकपॉइंट से मेल खाते होल्डआउट पूर्वानुमान निकालती है, फिर रणनीति के मौजूदा संकेंद्रण, आवंटन, जोखिम ओवरले, पुनर्संतुलन आवृत्ति और लागत…

यह मूल्यांकन कार्यप्रवाह NASDAQ-100 इंट्राडे पैनल के भविष्य के रिटर्न के मुकाबले वित्तीय और मॉडल-आधारित फ़ीचरों की छँटाई करता है। पहले यह अंतिम परीक्षण अवधि आरक्षित करता है और उन अवलोकनों को बाहर रखता है जिनके भविष्य के लेबल उस अवधि के भीतर तय होते। प्रत्येक…

यह विश्लेषण अनुमान लगाता है कि हाल की अवधि को छोड़ने वाला मोमेंटम ETF के भविष्य के रिटर्न में कारणात्मक बदलाव से जुड़ा है या नहीं; यह नहीं पूछता कि मोमेंटम रिटर्न का कितना अच्छा पूर्वानुमान करता है। दोहरी मशीन लर्निंग घोषित भ्रमकारी कारकों का उपयोग करके…

यह बेंचमार्क-निर्माण विधि किसी केस स्टडी में घोषित परिसंपत्तियों से समान-भार वाला दैनिक रिटर्न क्रम बनाती है। पहले यह हर सत्र के लिए प्रत्येक प्रतीक का अंतिम क्लोज़ लेती है, फिर क्लोज़-से-क्लोज़ रिटर्न निकालकर उपलब्ध रिटर्न का औसत करती है। कोई प्रतीक तभी…

यह दस्तावेज़ NASDAQ Data Link के Wiki Prices आर्काइव से मिले दैनिक US इक्विटी डेटा सेट का वर्णन करता है। इसमें 1962 से मार्च 2018 तक हज़ारों कंपनियाँ और डीलिस्टेड कंपनियाँ शामिल हैं, इसलिए यह सर्वाइवरशिप बायस घटाने वाले ऐतिहासिक अनुसंधान के लिए उपयोगी है।…

यह विश्लेषण नौ एसेट समूहों में 100 ईटीएफ के एक स्थिर यूनिवर्स की प्रोफ़ाइल बनाता है। यह फ़ंड और वर्ष के अनुसार कवरेज जाँचता है, पुष्टि करता है कि मूल्य पैनल समूह कॉन्फ़िगरेशन से मेल खाता है, null और OHLC क्रम देखता है तथा समूहों के बीच ट्रेडिंग वॉल्यूम की…

यह नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल में रिटर्न और दिशा का पूर्वानुमान लगाने वाले ग्रेडिएंट-बूस्टेड मॉडल का अध्ययन करती है। इसका ग्रिड ट्री क्षमता और लॉस फ़ंक्शन बदलता है, जिसमें स्क्वेयर्ड-एरर, एब्सोल्यूट-एरर और Huber उद्देश्य शामिल हैं; प्रशिक्षण के कई बिंदुओं पर…