नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक संस्थागत इक्विटी होल्डिंग्स को SEC 13F फ़ाइलिंग से ऐसे ग्राफ़ के रूप में मॉडल करती है जो प्रबंधकों को प्रतिभूतियों से जोड़ता है और समेकन के लिए क्षेत्र संबंध रखता है। इसकी स्कीमा तिमाही-अंत रिपोर्ट तिथि और बाद की फ़ाइलिंग उपलब्धता तिथि, दोनों बनाए…

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 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 दस्तावेज़ बहुचर टाइम-सीरीज़ का पूर्वानुमान करने के लिए PatchTST न्यूरल-नेटवर्क आधार प्रस्तुत करता है। यह हर इनपुट श्रृंखला को ओवरलैप होते पैच में बाँटता है, हर पैच को सीखे गए फ़ीचर स्पेस में प्रोजेक्ट करता है, स्थितीय एन्कोडिंग जोड़ता है और बनी श्रृंखला…

यह दस्तावेज़ बताता है कि सिग्नल ट्रिगर, आय घोषणाओं या मैक्रो रिलीज़ जैसी घटनाओं के आसपास रिटर्न कैसे मापें। उदाहरण में तरल ईटीएफ के मोमेंटम ब्रेकआउट उपयोग किए गए हैं। हर घटना के लिए, घटना-पूर्व अनुमान विंडो पर फ़िट किया गया बाज़ार मॉडल अपेक्षित रिटर्न देता…

यह नोटबुक अनुमान लगाती है कि क्रिप्टो परपेचुअल का प्रीमियम z-स्कोर बाद के आठ-घंटे के रिटर्न को प्रभावित करता है या नहीं, जब मॉडल में निर्दिष्ट तीन कारक—मूल्य वोलैटिलिटी, फंडिंग दर और औसत प्रीमियम विचलन—स्थिर रखे जाते हैं। उपचार निरंतर है, इसलिए लक्ष्य ढलान…

यह नोटबुक वित्तीय टाइम-सीरीज़ बनाने के लिए बिना शर्त Sig-Wasserstein GAN प्रस्तुत करती है। यह सीखे हुए वास्तविक-बनाम-निर्मित विवेचक की जगह अपेक्षित पाथ सिग्नेचर पर आधारित दूरी उपयोग करती है; पाथ सिग्नेचर पाथ की क्रमिक चालों का गणितीय सार हैं। न्यूरल जनरेटर…

यह नोटबुक दैनिक ETF रिटर्न से समझाती है कि GARCH मॉडल वोलैटिलिटी क्लस्टरिंग कैसे पकड़ते हैं और उसे सत्र-दर-सत्र फ़ीचर में बदलते हैं। पहले दृश्य निदान और ARCH-LM परीक्षण से जाँचा जाता है कि वर्गित रिटर्न अपने पिछले मानों पर निर्भर करते हैं या नहीं। फिर…

यह नोटबुक संदेश-दर-ऑर्डर डेटा से एकल-प्रतीक NASDAQ लिमिट ऑर्डर बुक फिर बनाने का तरीका बताती है। यह प्रत्येक सक्रिय ऑर्डर का बचा आकार बनाए रखते हुए जोड़, निष्पादन, रद्दीकरण, हटाने और प्रतिस्थापन प्रोसेस करती है। प्रतिस्थापन के लिए विशेष प्रबंधन आवश्यक है,…

यह स्रोत मॉड्यूल अमेरिकी इक्विटी कीमतों, इंडेक्स डेटा, ऑप्शन, बाज़ार माइक्रोस्ट्रक्चर, फ़ंडामेंटल और संस्थागत होल्डिंग के लिए लोडर देता है। इसकी सबसे ठोस विधिगत जानकारी इंट्राडे ट्रेड डेटा को री-सैंपल करने से जुड़ी है: ओपन, हाई, लो, क्लोज़ और वॉल्यूम के लिए…

यह नोटबुक बताती है कि केस-स्टडी रजिस्ट्री से मॉडल प्रयोग कैटलॉग कैसे फिर बनाया जाए और उसकी सामग्री की MLflow से तुलना कैसे की जाए। यह प्रयोगों को प्रशिक्षण रन, पूर्वानुमान सेट और बैकटेस्ट रन के क्रम में ट्रैक करती है तथा हर चरण को पिछले चरण से जोड़ती है।…

यह खोजपरक विश्लेषण क्रिप्टो परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट के प्रति-घंटा OHLCV और आठ-घंटे के प्रीमियम इंडेक्स का प्रोफ़ाइल बनाता है। यह प्रतीक और तारीख़ कवरेज, बदलती कॉन्ट्रैक्ट सदस्यता, प्रीमियम की इकाइयों और वितरण, OHLC अखंडता, अनुपलब्ध मानों और प्रति-घंटा कीमतों…

यह नोटबुक किसी ETF यूनिवर्स में आगे के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए साधारण न्यूनतम वर्गों की तुलना Ridge, LASSO और Elastic Net से करती है। सभी मॉडल समान वॉक-फ़ॉरवर्ड फोल्ड का उपयोग करते हैं, जिनमें पर्ज गैप लेबल की अवधि के अनुरूप है; इसलिए अंतर असंगत…

यह अध्याय इक्विटी, मैक्रोइकॉनॉमिक श्रृंखलाओं, फ़्यूचर्स, क्रिप्टो और प्रेडिक्शन मार्केट में समय-संगत फ़ंडामेंटल तथा वैकल्पिक डेटा अनुसंधान बनाने की रूपरेखा देता है। इसकी मुख्य विधियाँ हैं बाइ-टेम्पोरल स्टोरेज और ऐज़-ऑफ़ क्वेरी, स्रोत के अनुसार प्रकाशन समय,…

यह नोटबुक विविधीकृत ETF यूनिवर्स के लिए लॉन्ग-ओनली, हमेशा पूरी तरह निवेशित मीन-वैरिएंस ढाँचा बनाती है। यह व्यवहार्य पोर्टफ़ोलियो और कुशल फ्रंटियर तैयार करती है, फिर अनुमानित रिटर्न और कोवैरिएंस का उपयोग करके अधिकतम-शार्प और न्यूनतम-वैरिएंस वेट निकालती है। यह…

यह नोटबुक US स्टॉक्स के तरल उपसमुच्चय पर प्रधान घटक विश्लेषण से सकल-एक्सपोज़र-सामान्यीकृत ईजेन-पोर्टफ़ोलियो बनाती है और छिपे जोखिम कारकों के रूप में उनकी भूमिका का अध्ययन करती है। यह समझाए गए विचरण की जाँच करती है, क्षेत्रीय ETF सहसंबंधों से घटकों की…

यह नोटबुक ओवरलैप होते कीमत-व्युत्पन्न फ़ीचरों से ETF रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने वाले रैखिक मॉडलों की तुलना करती है। चूँकि कई रिटर्न क्षितिज और संकेतक परिवार मिलती-जुलती जानकारी दर्ज कर सकते हैं, साधारण न्यूनतम वर्ग निकट-दोहराव वाले फ़ीचरों को अस्थिर, विपरीत…

यह ढाँचा दैनिक US इक्विटी OHLCV डेटा पर डेटा-गुणवत्ता जाँच दिखाता है। संरचनात्मक सत्यापन कीमत संबंध, सकारात्मक कीमतें, गैर-ऋणात्मक मात्रा, गुम मान, दोहराई तारीखें, कालानुक्रमिक क्रम, स्थिर कीमतें और चरम रिटर्न जाँचता है। नोटबुक ज्ञात त्रुटियाँ डालकर और यह…

यह नोटबुक ETFs के क्रॉस-सेक्शन का मूल्य निर्धारण करने वाला स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल प्रस्तुत करती है। फ़ंड एक्सपोज़र और फ़ैक्टर रिटर्न का अलग-अलग अनुमान लगाने के बजाय यह नेटवर्क को साझा डिस्काउंट-फ़ैक्टर श्रृंखला खोजने के लिए प्रशिक्षित करती है,…

यह नोटबुक क्रिप्टोकरेंसी परपेचुअल फ़्यूचर फ़ीचरों के पैनल पर TabM, एक वेट-साझाकरण न्यूरल एन्सेंबल, लागू करती है। इसके सदस्य न्यूरल आधार साझा करते हैं, लेकिन उनके स्केलिंग वेक्टर और आउटपुट लेयर अलग हैं; इससे सहसंबद्ध इनपुटों के बीच गैर-रैखिक अंतःक्रियाओं के…

यह नोटबुक मार्च 2020 के एक सत्र में हर AAPL ट्रेड के समय प्रचलित सर्वोत्तम बोली और आस्क का पुनर्निर्माण करती है। फिर यह Lee–Ready विधि से अनुमान लगाती है कि ट्रेड की पहल खरीदारों ने की या विक्रेताओं ने। यह टाइमस्टैम्प के क्रम में कोट और ट्रेड की घटनाओं को…

यह नोटबुक वित्तीय और मॉडल-व्युत्पन्न फ़ीचरों की बाद के रिटर्न के आधार पर ETF रैंक करने की क्षमता की स्क्रीनिंग करती है। यह प्रत्येक तारीख पर फ़ीचर के क्रॉस-सेक्शनल रैंक की तुलना आगे के रिटर्न रैंक से करके सूचना गुणांक निकालती है, फिर परिणामी समय श्रृंखला की…