नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक बताती है कि US इक्विटी पैनल पर बनी रणनीतियाँ ट्रेडिंग घर्षण सह सकती हैं या नहीं, इसका आकलन कैसे करें। यह सत्यापन शार्प के आधार पर हर लेबल के लिए एक कॉन्फ़िगरेशन तय करती है, फिर उसी रणनीति का घोषित लागत स्तरों पर दोबारा मूल्य निर्धारण करती है। इससे…

यह नोटबुक ऑप्शन बाज़ार के फीचर पर ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री मॉडल फिट करती है, जो निहित अस्थिरता, स्क्यू, टर्म स्ट्रक्चर और वेरिएंस रिस्क प्रीमियम जैसे पूर्वानुमान संकेतों को दर्ज करते हैं। यह वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन का उपयोग करके फ़ॉरवर्ड-रिटर्न और दिशा लेबल पर…

यह नोटबुक पोज़िशन आकार को अधिकतम प्रतिकूल और अनुकूल एक्सकर्शन के विश्लेषण से जोड़ती है। यह निश्चित-अंश आकार निर्धारण दिखाती है, जिसमें शेयरों की संख्या पोर्टफ़ोलियो जोखिम बजट और प्रवेश से स्टॉप तक की दूरी से तय होती है तथा पोज़िशन एकाग्रता पर सीमा लगाई जाती…

यह केस स्टडी विविध CME फ़्यूचर्स समूह में साप्ताहिक लॉन्ग-शॉर्ट, कैरी-रैंक आधारित रणनीतियों को परखती है। इसमें दैनिक डेटा, वॉक-फ़ॉरवर्ड मॉडल मूल्यांकन और कमीशन, स्प्रेड तथा रोल स्लिपेज की लागतें शामिल हैं। यह मॉडल परिवारों के बीच संकेत गुणवत्ता की तुलना करती…

यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल S&P 500 अध्ययन के लिए पूर्वानुमानकारी, संरचनात्मक और कारणात्मक मॉडल के साक्ष्यों की तुलना करती है, जो इक्विटी फीचर को निहित अस्थिरता, स्क्यू और टर्म स्ट्रक्चर जैसे ऑप्शन-आधारित मापों के साथ जोड़ता है। यह साप्ताहिक फ़ॉरवर्ड-रिटर्न…

यह नोटबुक दिखाती है कि ट्रेडिंग, वित्तपोषण और फ़ंड खर्चों की स्पष्ट मान्यताओं के तहत सकल रिटर्न को शुद्ध प्रदर्शन में कैसे बदलें। लागत-ढाँचे में स्प्रेड और बाज़ार प्रभाव, कमीशन और एक्सचेंज शुल्क, मार्जिन ब्याज, स्टॉक उधार, प्रबंधन शुल्क और प्रशासनिक खर्च…

यह नोटबुक ट्रेड-स्तर का ऐसा डायग्नोस्टिक कार्यप्रवाह दिखाती है जो वास्तव में हुए नुकसान को मॉडल की SHAP व्याख्याओं से जोड़ता है। यह विलंबित मूल्य और अस्थिरता फीचर तथा मैक्रो इनपुट से अगले सत्र के SPY रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए LightGBM मॉडल…

यह नोटबुक निष्पादन रिकॉर्ड से सीखने के लिए व्यवहार क्लोनिंग की तुलना इनवर्स रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग (IRL) से करती है। इसके प्रदर्शन TWAP समय-सारिणी से लिए गए हैं, जिसका जोखिम-तटस्थ उद्देश्य ज्ञात है: प्रभाव सीमित रखने के लिए ट्रेड समान रूप से बाँटना और साथ…

यह कोड आउट-ऑफ़-सैंपल पूर्वानुमान तालिकाओं से मानकीकृत प्रदर्शन मेट्रिक्स निकालता है—हर फ़ोल्ड के लिए अलग और समग्र सारांश के रूप में भी। यह प्रतिगमन और वर्गीकरण को सपोर्ट करता है, जिनमें सूचना गुणांक, त्रुटि माप, विभेदन मेट्रिक्स और इकाई गणना शामिल हैं।…

यह नोटबुक बताती है कि PCA बिना फ़ीचर वाला अव्यक्त-कारक आधार मॉडल है, जिसका उपयोग ETF रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए होता है। यह हर लेबल के प्रशिक्षण-विंडो रिटर्न मैट्रिक्स का अपघटन करती है और पूर्वानुमान बनाने के लिए हर फ़ंड की लोडिंग तथा अनुमानित कारक…

यह नोटबुक दैनिक FX पेयर्स मॉडल के लिए लागू करने का चक्र बताती है, जिसमें Interactive Brokers लाइव डेटा स्रोत और निष्पादन स्थल, दोनों है। यह ऐतिहासिक पैनल पर Ridge रिग्रेशन मॉडल प्रशिक्षित करती है, दैनिक रिटर्न, मोमेंटम, अस्थिरता और कीमत से निकले संक्षिप्त…

यह नोटबुक CME फ्यूचर्स के पैनल के लिए न्यूरल स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल प्रस्तुत करती है। मॉडल अव्यक्त कारक बनाने और घोषित आगे के रिटर्न क्षितिजों के लिए पूर्वानुमान देने हेतु उत्पाद रिटर्न तथा कैरी, मोमेंटम और अस्थिरता जैसी देखी जा सकने वाली…

यह अध्ययन दो लागत ग्रिड पर अग्रणी ETF आवंटन और जोखिम-नियंत्रण संयोजनों की कीमत फिर से तय करता है, जबकि हर पंजीकृत रणनीति कॉन्फ़िगरेशन स्थिर रखता है। एक ग्रिड प्रति ट्रेड आधार अंक उपयोग करता है; दूसरा प्रति शेयर कमीशन और आधा-स्प्रेड, जो केस अध्ययन की घोषित…

यह नोटबुक बहु-परिसंपत्ति ETF यूनिवर्स के लिए छह लॉन्ग-ओनली पोर्टफ़ोलियो आवंटनों की तुलना करती है। यह अनुकूलन को अस्थिर कर सकने वाले नमूना-विचरण को घटाने के लिए Ledoit–Wolf कोवेरियंस श्रिंकज उपयोग करती है और अधिकतम शार्प, न्यूनतम विचरण, रिस्क पैरिटी,…

यह नोटबुक दिखाती है कि पहले से कारणात्मक ग्राफ़ निर्दिष्ट किए बिना PCMCI का उपयोग करके ETF और अस्थिरता रिटर्न के बीच विलंबित संबंध कैसे खोजें। यह पैनल-आधारित सशर्त-स्वतंत्रता परीक्षण की तुलना जोड़ीवार ग्रेंजर परीक्षणों से करती है, जो लक्ष्य के अपने इतिहास को…

यह प्रयोग जाँचता है कि चुना गया मासिक US इक्विटी लॉन्ग-शॉर्ट संकेत स्मॉल-कैप शेयरों पर कितना निर्भर करता है। यह सत्यापन पूर्वानुमानों से सबसे छोटे चतुर्थांश को हटाने वाला विलंबित बाज़ार-इक्विटी फ़िल्टर लागू करता है, फिर मॉडल को दोबारा प्रशिक्षित किए बिना वही…

यह नोटबुक बताती है कि PatchTST क्रमिक बाज़ार फ़ीचर के निश्चित-लंबाई वाले पैच का उपयोग करके NASDAQ-100 लेबल का पूर्वानुमान कैसे लगाता है। अटेंशन पिछली एक घंटे की अवधि के पैचों के बीच संबंध जोड़ता है और हर मिनट पर अटेंशन की तुलना में सीक्वेंस की लंबाई घटाता…

यह दस्तावेज़ CME फ्यूचर्स प्रयोग बताता है, जिसमें रैखिक और ग्रेडिएंट-बूस्टिंग मॉडलों द्वारा उपयोग की गई उन्हीं निर्मित फ़ीचर पंक्तियों और वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड पर पैरामीटर-कुशल न्यूरल एन्सेंबल TabM का उपयोग किया गया है। TabM कई नेटवर्कों का औसत लेने से मिलने…

दस्तावेज़ इंट्राडे फ़ीचर से NASDAQ-100 शेयर रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने वाला न्यूनतम सीक्वेंस मॉडल NLinear प्रस्तुत करता है। यह एक निश्चित पिछली विंडो का उपयोग करता है, नवीनतम अवलोकन घटाता है ताकि मॉडल स्तरों के बजाय बदलावों पर काम करे, और परिणामी फ़ीचर को…

यह सामग्री बताती है कि सत्यापन डेटा पर चुनी गई रणनीति का मूल्यांकन अलग 2021 होल्डआउट के पूर्वानुमानों से कैसे करें। यह चुने गए आवंटन, संकेंद्रण, जोखिम नियंत्रण, ट्रेडिंग समय-सारणी और लागत को स्थिर रखती है; केवल रणनीति को दिए जाने वाले पूर्वानुमान बदलते हैं।…

यह मॉड्यूल उस समय रजिस्ट्री को माइग्रेट करने का तरीका बताता है जब किसी लाइब्रेरी ने वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड की संख्या बदल दी हो, जबकि उनकी दिनांक-सीमाएँ और फ़िट किए गए मान अपरिवर्तित रहें। चूँकि फ़ोल्ड पहचानकर्ता प्रशिक्षण विनिर्देशों, पूर्वानुमान कुंजियों,…

यह नोटबुक वास्तविक रणनीतियों के ऑडिट के सुरक्षित रखे गए नतीजों की जाँच करती है, जिसमें LEAN इंजन की तुलना मेल खाते ML4T बैकटेस्ट प्रोफ़ाइलों से की गई है। यह स्थिर इनपुट से समर्थित परिसंपत्ति-वर्ग के कार्यभार की पहचान करती है और भरे गए ऑर्डर, मूल्यांकन,…

यह नोटबुक बताती है कि वैलिडेशन फ़ोल्ड पर कॉन्फ़िगरेशन चुनने के बाद US इक्विटी केस स्टडी की होल्डआउट विंडो के लिए पूर्वानुमान कैसे बनाए जाएँ। यह चुने गए कॉन्फ़िगरेशन का समाधान करती है, उसका चेकपॉइंट चयन बनाए रखती है और होल्डआउट शुरू होने से पहले उपलब्ध डेटा…

यह नोटबुक जाँचने का ढाँचा प्रस्तुत करती है कि मोमेंटम सिग्नल की दिखने वाली गुणवत्ता उचित शोध विकल्पों के बावजूद बनी रहती है या नहीं। निर्धारित होल्डआउट अवधि से पहले के वास्तविक ETF डेटा का उपयोग करते हुए, यह एक समय में एक लुकबैक पैरामीटर बदलती है और…