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 मापती है कि चुकाए गए कोट किए गए स्प्रेड के अलग-अलग अनुमानित अंशों के तहत S&P 500 ऑप्शन ट्रेडिंग रणनीति का सत्यापन प्रदर्शन कैसे बदलता है। यह हर मॉडल परिवार के लिए एक आधारभूत रणनीति चुनती है, फिर स्प्रेड-लागत की मान्यताओं और पूरे एट-द-मनी स्ट्रैडल…

ऑप्शंसऑर्डर निष्पादनबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ स्वचालित ट्रेडिंग रोक के लिए पुनःउपयोग योग्य स्टेट मशीन प्रस्तुत करता है, जिसमें बंद, खुली और आधी-खुली अवस्थाएँ हैं। यह चार जोखिमों पर समान संक्रमण तर्क लागू करता है: खाते का ड्रॉडाउन, दैनिक हानि, लगातार घाटे वाले सत्र और सिस्टम विलंबता। रिकवरी…

जोखिम प्रबंधनऑर्डर निष्पादनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ऑप्शन-सतह विशेषताओं वाले इक्विटी पैनल के लिए इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (IPCA) समझाती है। सामान्य PCA के विपरीत, जो हर शेयर के एक्सपोज़र का अनुमान उसके रिटर्न इतिहास से लगाता है, IPCA एक्सपोज़र को हर शेयर की तारीख-विशिष्ट विशेषताओं…

इक्विटीऑप्शंसफ़ैक्टर निवेशमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक सत्यापन डेटा पर चुने गए कॉन्फ़िगरेशन से पहले कभी न छुई गई ETF होल्डआउट अवधि के पूर्वानुमान बनाती है। यह प्रशिक्षण विनिर्देश को फिर से बनाकर अवधि शुरू होने से एक लेबल क्षितिज पहले समाप्त करती है, मॉडल को फिर से फ़िट करती है, चुने गए चेकपॉइंट को…

बैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधनसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक कंपनी की 10-K फ़ाइलिंग से आपूर्तिकर्ता, ग्राहक और प्रतिस्पर्धी संबंध निकालकर उन्हें Neo4j नॉलेज ग्राफ़ में संग्रहीत करने की पाइपलाइन बताती है। एक स्थानीय भाषा मॉडल संरचित विषय-क्रिया-वस्तु त्रिक प्रस्तावित करता है, जिसके बाद स्ट्रिंग-आधारित इकाई…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह डेटासेट गाइड ऑर्डर बुक और मार्केट माइक्रोस्ट्रक्चर शोध के लिए US इक्विटी टिक डेटा के दो स्रोतों की तुलना करती है। Databento के मार्केट-बाय-ऑर्डर रिकॉर्ड पहले से संसाधित जोड़ने, संशोधित करने, रद्द करने और ट्रेड की घटनाएँ देते हैं, जबकि NASDAQ ITCH एक कच्ची…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बताता है कि मॉडल प्रशिक्षण और बैकटेस्ट को दोबारा उपयोग करना है या फिर से चलाना है, यह तय करने के लिए रजिस्ट्री की जाँच कैसे करें। रन की पहचान उनके विनिर्देशों से बने हैश से होती है; रन तभी दोबारा उपयोग किया जा सकता है जब अपेक्षित आर्टिफ़ैक्ट…

बैकटेस्टिंगमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि सामान्य लक्ष्य-भार जोखिम ओवरले वर्णित S&P 500 शॉर्ट-स्ट्रैडल ट्रेडिंग रणनीति को नियंत्रित क्यों नहीं कर सकता। ऑप्शंस इंजन साप्ताहिक समूहों को पूँजी के निश्चित अंश आवंटित करता है और हर समूह के भीतर भारों को सामान्यीकृत करता है; भारों को…

ऑप्शंसजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वित्तीय इकाई पहचान के लिए ट्रांसफ़ॉर्मर को फ़ाइन-ट्यून करके पाठ के अंशों को संगठन, व्यक्ति, धनराशि, तारीख और प्रतिशत के संरचित फ़ील्ड में बदलना दिखाती है। यह BIO सीमा लेबल प्रस्तुत करती है और समझाती है कि शब्द-स्तरीय एनोटेशन को सबवर्ड टोकन के साथ…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबाज़ार भावनाइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स रिटर्न के क्रॉस-सेक्शनल पूर्वानुमान के लिए ग्रेडिएंट बूस्टिंग का अध्ययन करती है। यह लीफ़-गणना प्रोफ़ाइल से ट्री क्षमता बदलती है और वर्गित-त्रुटि, निरपेक्ष-त्रुटि तथा ह्यूबर उद्देश्यों की तुलना करती है, जो चरम अवशिष्टों के फ़िटिंग पर…

फ़्यूचर्सकमोडिटीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक मिनट-स्तर के NASDAQ-100 डेटा को मॉडल-आधारित फ़ीचर में बदलने के तीन तरीके समझाती है: विचरण पूर्वानुमान और पूर्वानुमान त्रुटियों के लिए रोलिंग HAR रिग्रेशन, हाल के वॉल्यूम पैटर्न के लिए फूरियर रूपांतरण और मूल्य तथा ऑर्डर फ़्लो में बदलाव के क्रम के…

इक्विटीअस्थिरताबाज़ार की सूक्ष्म संरचनासांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग प्रीमियम के पूर्वानुमान के लिए अनुक्रम मॉडल तुलना में टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क (TCN) जोड़ती है। कारणात्मक पैडिंग सुनिश्चित करती है कि हर स्थिति केवल मौजूदा और पिछली टिप्पणियाँ उपयोग करे, जबकि डाइलेटेड कन्वोल्यूशन…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्समशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक कंपनी फ़ाइलिंग पाठ के संग्रह से अंश खोजने के चार तरीकों की तुलना करती है: BM25, सघन एम्बेडिंग, पारस्परिक रैंक फ्यूज़न (RRF) और क्रॉस-एन्कोडर री-रैंकर। RRF कच्चे स्कोर के बजाय रैंक की सूचियाँ जोड़ता है, इसलिए अलग-अलग स्कोर पैमानों को कैलिब्रेट किए…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीइक्विटीअमेरिकी बाज़ार
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ शुरू से अंत तक की पूर्वानुमान संरचना प्रस्तुत करता है, जिसमें शोध पैनल, समेकित पूर्वानुमान, विरोधी पक्षों वाली बहस और पर्यवेक्षक शामिल हैं। पर्यवेक्षक असहमतियाँ पहचानता है, स्पष्टता देने वाले प्रमाण खोजता है और भरोसे के लेबल सहित संभावना…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह केस अध्ययन व्यापक US शेयर समूह में दैनिक क्रॉस-सेक्शनल संकेतों का मूल्यांकन करता है और समय-बिंदु डेटा तथा बनाए गए फ़ीचर से लेकर मॉडल तुलना, पोर्टफ़ोलियो निर्माण, लागत और होल्डआउट आकलन तक लंबी शोध प्रक्रिया प्रस्तुत करता है। इसमें वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन, आगे…

इक्विटीमशीन लर्निंगमोमेंटमऔसत की ओर वापसी
Machine Learning for Trading

यह मॉड्यूल रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग वातावरण में इस्तेमाल होने वाले सिम्युलेटेड क्रिप्टो बाज़ारों के पैरामीटर का अनुमान लगाता है। यह चुने गए प्रतीक के लिए प्रति घंटा परपेचुअल बाज़ार डेटा लोड करता है, क्लोज़-टू-क्लोज़ लॉग रिटर्न निकालता है और GARCH(1,1)…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सअस्थिरताबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक अलग-अलग केस स्टडी में LightGBM मॉडलों की तुलना व्यवस्थित करती है और जहाँ उपलब्ध हों वहाँ रैखिक मॉडल तथा TabM को संदर्भ परिवार के रूप में उपयोग करती है। यह ट्री आकार, रिग्रेशन लॉस, चेकपॉइंट और वर्गीकरण उद्देश्यों के विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन का मूल्यांकन…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ एक निश्चित क्षितिज में पोज़िशन समाप्त करने के लिए एजेंट को प्रशिक्षित करने वाला Gymnasium वातावरण बताता है। अवलोकन में शेष इन्वेंटरी और समय के साथ स्प्रेड, बाज़ार की गहराई, अस्थिरता तथा सामान्य या तनावग्रस्त शासन शामिल हैं। निरंतर कार्रवाई…

मशीन लर्निंगऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक सारणीबद्ध फ़ीचर से ETF आगे के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए LightGBM की तुलना MLP, TabM और, उपलब्ध होने पर, TabPFN से करती है। मॉडलों का मूल्यांकन साझा कालक्रमिक वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्डों पर किया जाता है; रैंक सूचना गुणांक और प्रशिक्षण समय मुख्य…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ईटीएफ में 21-दिवसीय आगे के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए साधारण न्यूनतम वर्गों की तुलना Ridge, LASSO और Elastic Net से करती है। मॉडल समान घोषित वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्डों का उपयोग करते हैं और शुद्धिकरण अंतराल लेबल क्षितिज के अनुरूप है। हर फ़ोल्ड…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ ADIA Lab की कारणात्मक खोज चुनौती को ज्ञात सिंथेटिक डेटा-निर्माण परिवार के भीतर पर्यवेक्षित अनुमान के रूप में देखता है। इस कार्य में कई लेबल वाले डेटासेट और ग्राफ़ युग्मों की मदद से उपचार और परिणाम के आसपास चरों को आठ भूमिकाओं में बाँटा जाता है।…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह मॉड्यूल पंजीकृत पूर्वानुमान सेट से औसत पूर्वानुमान समूह बनाता है और पुनरुत्पादकता तथा चयन पूर्वाग्रह से बचने पर विशेष ध्यान देता है। यह हाथ से लिखी सदस्य सूची रखने के बजाय रजिस्ट्री से योग्य मॉडल कॉन्फ़िगरेशन निर्धारित करता है, अधूरे या सेवानिवृत्त…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंगपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक मूल्य स्तरों से वित्तीय फ़ीचर निकालने के लिए स्थानीय रैखिक रुझान वाले स्टेट-स्पेस मॉडल की व्याख्या करती है। छिपी अवस्था में मूल्य स्तर और उसकी ढलान होती है; अवलोकन शोरयुक्त क्लोज़ होते हैं। हर चरण में फ़िल्टर अवस्था का पूर्वानुमान करता है, अवलोकन…

इक्विटीसांख्यिकीतकनीकी संकेतकपेयर ट्रेडिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक इंट्राडे इक्विटी रिटर्न में निरंतर मूल्य बदलाव और अलग-अलग छलाँगों को अलग करती है। यह वर्ग किए गए लॉग रिटर्न से दैनिक वास्तविकीकृत विचरण का अनुमान लगाती है और निरंतर घटक के जंप-रोबस्ट अनुमान के लिए बाइपावर वैरिएशन का उपयोग करती है; इनका गैर-ऋणात्मक…

इक्विटीअस्थिरतासांख्यिकीबाज़ार की सूक्ष्म संरचना